边坡变形分析与预报的模糊人工神经网络方法

边坡变形受地质,水,气候,突发因素人工活动等各种因素的影响,这些因素与变形之间一般不是确定的定量关系。     

基于GPU的全球海平面高度异常数据渲染

提出了基于GPU的全球真实海平面高度异常数据的三维水面渲染,并分析了海平面高度异常变化与大洋环流之间的关系。首先把DEM格式的海平面高度异常数据通过图形渲染的方式生成纹理数据,将数据量进行压缩并且提高了渲染效率;然后基于自主研发的VV-Ocean海洋虚拟现实与可视化平台,将全球范围的海平面高度异常变化以虚拟现实的方式绘制到三维球面当中,生成动态海平面,直观形象地表达了全球海平面高度在1年内的变化情况;最后将全球海平面高度异常的可视化结果与大洋环流运动进行对照分析,符合洋流运动规律。     

全球海平面高度异常的时空变化分析

利用法国AVISO数据分发中心提供的2014多卫星融合数据中海面高度异常数据,研究了1992年12月~2013年12月,空间范围为82°S~82°N,0°E~360°E全球海平面的变化趋势及分布,分析了全球海面高度异常的季节性变化,再使用经验正交函数分析方法(EOF)进行分析。结果表明,南北半球海平面高度存在年周期的反向相关特性,太平洋存在东西反向相关特性,极值区域在东太平洋暖池区域。     

边坡变形分析与预报的模糊人工神经网络方法

边坡变形受地质、水文、气候、突发因素(如暴雨、地震)、人工活动(如开挖或防护)等各种因素的影响,这些因素与变形之间一般不是确定的定量关系。本文介绍了不同影响因素与位移量的模糊关系及位移量的模糊近似推论,在此基础上应用模糊人工神经网络进行位移量预报,并以一个边坡监测资料为例说明了具体的应用方法。     

联合多代卫星测高数据构建中国近海及邻域海平面异常序列

首先给出海面高的计算方法,并引入基于高斯滤波的粗差探测方法,有效地剔除了各弧段测高数据存在的粗差。通过对3颗卫星同步运行段测高数据的分析,得到3组数据在中国近海及邻域的平均偏差分别为:Jason-1相对T/P需改正-8.77 cm;Jason-2相对Jason-1需改正-7.33 cm,两者均小于其在全球海域的改正值。以T/P测高数据所得平均海平面为基础,利用改正后的Jason-1、Jason-2数据,得到该海域18年海平面异常时间序列,海平面平均上升速率约为4.9 mm/a。分别对中国近海各海域海平面异常时间序列进行分析,得到渤海、黄海、东海及南海的海平面平均上升速率分别为:2.5 mm/a、3.2 mm/a、3.6 mm/a和6.2 mm/a。将所得每周期离散正常点的观测数据格网化,然后逐格网计算海平面异常时间序列,得到研究海域18年来海平面异常平均上升速率的分布情况。结果表明,研究海域海平面上升速率高于全球平均水平。     

AR序列异常值探测的Bayes方法在卫星钟差预报中的应用

AR模型中若含有异常值,会使传统的建模、估计及检验方法陷人困境,从而不能准确地预测和控制。本文在无信息先验条件下,结合观测信息,计算了基于均值漂移模型和方差膨胀模型异常值事件发生的后验概率,提出了无信息先验下自回归模型中异常值探测的Bayes方法并对异常值进行了估算。该方法能将异常值准确地探测和估算出来,借此修正模型,可提高预测的准确性。最后,做了钟差实测数据计算,比较了模型修正前后预报的情况,验证了该方法的有效性。     

卫星测高推求的中国近海与全球海平面变化的趋势及小波相关分析

基于多种卫星测高资料融合海面高数据对黄海、东海、南海和全球海平面异常在1993年至2005年期间的变化趋势进行分析,结果表明:黄海、东海、南海线性趋势分别为5.05mm/a,4.8mm/a,4.27mm/a,均大于全球平均趋势项2.66mm/a,各海域的周期振幅和相位变化也存在较大差异。近海各海域与全球的海平面异常的小波交叉谱和相关谱分析表明,近海各海域与全球海平面异常变化在年际周期上具有较高的谱能,但相位差异较大,短周期相关性不明显。     

基于T/P卫星测高数据的海平面变化研究

本文以T/P系列卫星测高数据为研究基础,对各月份数据进行共线处理,对各交叉点进行平差,从而得到海面高,然后对海面高程异常值进行计算,通过对T/P卫星同时在轨阶段测高数据进行综合分析分析,得到中国近海及邻域的平均偏差数据,分别是T/P与Jason-1的差值为-11.76 cm,Jason-1与Jason-2的差值为9.60 cm,Jason-2与Jason-3的差值为2.42 cm,并进行海面高异常改正,建立了研究海域25年的海面高异常序列.对得到海面高异常序列进行分析,得到黄海、东海的海平面上升速率分别为2.68、2.88 mm/a.     

基于模糊时间序列的变形预报模型及其应用

将模糊时间序列模型引入变形预报,并与灰色GM(1,1)、等维灰数、组合动态等模型进行了比较,计算结果表明,模糊时间序列模型各项精度评定指标优良,并且计算简单,非常实用。     

变形分析与预报方法综述

简要介绍国内外现有的变形分析与变形预报的理论和方法,并对诸方法进行比较和评价。     

GPS高程拟合方法的比较分析

GPS测量中,无法直接利用GPS测量高程代替水准高程,必须采用高程拟合方法将GPS大地高转换成正常高。本文对几种GPS高程拟合方法作了论述,在此基础上通过实例进行了比较分析,得到了这几种模型的适用性及精度的可靠性,其结果具有一定的参考价值。     

钟差预报AR模型异常值探测的Bayes方法

主要研究了时间序列AR模型的异常值探测问题.首先在一定的限制条件下,将AR模型的异常值探测问题转化为线性回归模型的异常值探测问题;并在正态-Gamma先验条件下,计算了基于均值漂移模型和方差膨胀模型异常值事件发生的后验概率.然后运用Bayes方法对异常值进行了估算.最后通过卫星钟差实测数据计算,比较了模型修正前后预报的...     

一种基于BP神经网络的空间异常探测方法

空间异常探测旨在发现偏离普遍模式的小部分异常目标.对揭示地理现象潜在的发展变化规律有着重要意义.在现有的空间异常探测方法中,空间邻近域的确定直接影响探测结果的可靠性.为此,在顾及空间数据分布特征的前提下,利用人工神经网络机器学习的优势,发展了面向空间异常探测的BP神经网络结构和学习规则,提出了基于BP神经网络的空间异常探测方法,定义了基于BP神经网络的空间异常度概念,进而探测空间异常.最后,通过3组实际算例验证所提方法的可行性,并分析得出实验结论.     

对分量进行联合解算的极移预报方法研究

为了提高极移预报的精度,该文提出结合极移的两个分量进行统一求解的极移联合预报方法:将极移的两个分量组成一个观测方程,并采用LS+AR模型对联合分量的确定项与随机项进行拟合。实验结果表明,文中采用的联合预报方法可以提高极移的预报精度。     

陆地平均空间重力异常推值方法的研究

阐述了适用于陆地5'×5'网格内无重力点，但周围一定范围内有重力点时，其平均空间重力异常的推值方法。包括推值的数学模型、推值窗口的确定。推值已知重力点的选取及推值重力点权的确定等。最后用外部检核的方法，估计了推值的实际精度。     

变形分析与预报方法综述

简要介绍国内外现有的变形分析与变形预报的理论和方法,并对诸方法进行比较和评价。     

钟差预报AR模型异常值探测的Bayes方法

主要研究了时间序列AR模型的异常值探测问题。首先在一定的限制条件下,将AR模型的异常值探测问题转化为线性回归模型的异常值探测问题;并在正态-Gamma先验条件下,计算了基于均值漂移模型和方差膨胀模型异常值事件发生的后验概率。然后运用Bayes方法对异常值进行了估算。最后通过卫星钟差实测数据计算,比较了模型修正前后预报的情况,验证了新方法的有效性。     

GPS高程异常拟合精度的估算方法

利用GPS大地高和部分水准高程进行高程拟合时，高程异常拟合精度的合理评定在实际工作中很有意义。给出高程异常拟合精度的估算公式并分析影响高程异常拟合精度的误差来源，利用京沪高速铁路的GPS实测数据进行验算，取得比较满意的结果。     

平坦地区GPS高程异常拟合方法研究

结合GPS测量和水准测量资料,用BP人工神经网络和RBF人工神经网络方法和二次多项式曲面拟合方法拟合高程异常,对平坦地区GPS高程异常拟合精度进行比较分析,得出有实用价值的结论。     

简述滑坡的观测方法和滑坡预报

本文阐述了滑坡观测和滑坡预报的意义和方法,详细地描述了滑坡观测的步骤和工作内容,在此基础之上提出了三种量化的公式预报方法,同时也给出了经验的宏观预报方法。文章表明滑坡的微观观测与经验上的宏观观察相结合是预报滑坡的有效手段。