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The precise time step integration method proposed for linear time-invariant homogeneous dynamic systems can provide precise numerical results that approach an exact solution at the integration points. However, difficulty arises when the algorithm is used for non-homogeneous dynamic systems, due to the inverse matrix calculation and the simulation accuracy of the applied loading. By combining the Gaussian quadrature method and state space theory with the calculation technique of matrix exponential function in the precise time step integration method, a new modified precise time step integration method (e.g., an algorithm with an arbitrary order of accuracy) is proposed. In the new method, no inverse matrix calculation or simulation of the applied loading is needed, and the computing efficiency is improved. In particular, the proposed method is independent of the quality of the matrix H. If the matrix H is singular or nearly singular, the advantage of the method is remarkable. The numerical stability of the proposed algorithm is discussed and a numerical example is given to demonstrate the validity and efficiency of the algorithm. 相似文献
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54与80坐标系转换数学模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
54北京坐标系与80西安坐标系转换计算,属54系与80系不同参考椭球下高斯—克吕格投影数据转换计算,因全国不同区域重力场的变化而无法用一个固定的参数或公式推算,能否另辟途径实现其精确算法。应用多元统计分析基础理论,研究二者互换随机数学模型,以福建省区域为例,成功实现大批数据坐标转换。 相似文献
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目前基于GIS的泥石流易发性(简称DFS)评价模型中,统计类型模型的因子须保证独立性,且权重受区间划分控制;线性机器学习难以处理非线性问题、而常用非线性模型调试效率低.鉴于随机森林(RF)能有效克服常用模型的诸多不足,且在DFS评价中的应用极少,首先展开基于RF的DFS评价,采用线性、RBF支持向量机、二次判别分析、RF等经贝叶斯优化的模型和26种泥石流影响因子;然后,分别以RF的相对权重排序和蒙特卡洛方法研究因子组合和建模样本变化下DFS评价的可靠性.结果表明:RF不易发和较易发区中有21个因子可指示泥石流孕育环境差异;RF的相对权重排序能有效确定易发模型的局部最优因子组合;随机样本划分导致的评价不确定性在中易发区最大,应通过提高建模样本比例和改善模型降低;RF的预测能力指标AUC为0.86、全局预测精度为0.79、F1分数为0.66、brier分数为0.14,以及它们的可靠度最优,可作为DFS定量评估的优先选择. 相似文献
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