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目前,城市建成区用地规模受社会、经济、城市环境和政策等多因素影响,传统统计方法已经难以准确预测城市用地规模,从多因素的角度研究城市用地是合理的。BP神经网络法和多元回归分析法都是顾及多个因素的统计方法。以郑州市1984—2005年相关统计数据为样本数据,用BP神经网络法、多元回归分析法、灰色系统GM(1,1)法和Logistic法建立预测模型,对2006年和2007年建成区规模进行模拟预测。预测结果表明,顾及多个因素的预测方法预测精度较高,其中BP神经网络法优于多元回归分析法。 相似文献
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重力数据作为研究地球重力场的基础数据,应用十分广泛,其数据质量的优劣直接影响着应用结果的好坏,本文介绍了布格异常重力粗差探测方法,利用数据库和Map X控件技术实现自动化粗差探测,采用粗差剔除后的重力数据得到了我国高精度的垂线偏差、高程异常模型,证明了该方法的正确性。 相似文献
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介绍了激光扫描数据多站配准的目的,详细阐述了固定球公共点转换法、ICP算法和测量设备绝对定位法的原理以及实现方法,并分析了3种方法的优缺点。对激光扫描仪数据处理以及逆向工程、曲面质量检测和虚拟现实等领域的相关问题具有一定参考。 相似文献
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针对多传感器采集的多种变形信息,提出了利用BP人工神经网络的方法进行数据融合处理,以达到对变形体变形状况更加准确预报的目的.通过BP神经网络训练精确得到各种观测值权重,避免了人为主观因素的影响.利用该方法对多传感器数据进行横向预报可以实现对暂时损坏的传感器数据准确预测,保证数据的连续性.也可以采用该方法进行多传感器数据纵向融合预报.在广州某小区基坑综合监测项目中,预报结果与实际变形情况相吻合,取得了良好的效果. 相似文献
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