基于蚁群-BP神经网络的基坑变形预测

由于神经网络具有较好的自组织和自适应特点,已被广泛应用于基坑变形预测领域.但神经网络中节点的权值最优化难以处理.为进一步提高BP神经网络性能,实现准确、快速预测基坑变形的目的,可将蚁群算法作为BP神经网络的学习算法,建立一种新的蚁群神经网络预测模型.实例表明,基于蚁群—BP神经网络的基坑变形预测方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力,取得了较好的效果.     

基于Photoshop的数字正射影像匀光匀色技巧

随着数字正射影像(DOM)的应用日益广泛,匀光匀色已经成为影像处理中不可或缺的一个重要环节。本文以实际生产项目为例,总结了基于Photoshop软件的数字正射影像图匀光匀色技巧,以期进一步提高数字正射影像图的色彩质量。     

室内定轨移动摄影测量控制系统设计与实现

在室内定轨移动摄影测量系统中,自动化、智能化的控制系统是其稳定可靠工作的重要保障.该摄影测量系统需要对轨道上的移动平台和摄影测量机构进行远程操作,为了实现稳定、可靠的控制,设计研发以单片机为控制核心的遥控系统;摄影测量机构是由五台非量测数码相机拼接而成,为了实现五台相机同步摄影,设计完成相机同步曝光装置.实验表明该系统...     

基于新陈代谢灰色模型的实时GPS卫星钟差预报研究

实时GPS卫星钟差的可靠性预报是GPS实现实时精密单点定位的关键技术之一。传统的GM(1,1)模型不能及时更新新息数据,致使计算结果精度较差。本文首先介绍了常用的几个钟差模型,并利用新陈代谢GM(1,1)模型,与常用的二次多项式模型进行了对比。通过自编程序,依据某一IGS跟踪站实测的精密卫星星历数据,进行了实时的GPS卫星钟差预报,并与IGS事后精密钟差进行了比较。实验结果表明,基于该新陈代谢GM(1,1)模型估计的卫星钟差与IGS发布的最终精密钟差具有较好的有效性和一致性,这为实时GPS动态精密单点定位提供较高精度的卫星钟差产品。     

面向土地利用分类的多源遥感数据混合贝叶斯网络分类器

传统的离散型贝叶斯网络分类器是将所有变量视为离散变量,或对连续变量做离散化处理.可是离散化不可避免地存在信息损失,且在多源遥感数据的处理和分析中,连续变量的离散化会导致搜索空间的急剧增加和计算及存储量的极大开销.针对这些问题,开发了一种面向土地利用分类的多源遥感数据混合贝叶斯网络分类器,该分类器首先对问题领域的所有变量...     

北京市旅游流时空特征研究

大数据背景下,网络上产生了大量带有游客时空信息的"数字足迹".本文以北京市为例,利用游记数据探究北京市旅游流的时空及网络结构特征.结果表明:(1)2月、7至9月为北京市的客流高峰期;(2)北京市旅游流的空间分布具有明显的等级分异特征且密度分布不均衡,总体呈"小聚集、大分散"的特征;(3)北京市旅游流网络中,平均每个节点...     

中国奥陶纪地理区划纲要

根据区域构造、古地理和地层资料,中国奥陶纪的诸多板块、地体和活动带应分属11个地理区。文章重点研究了各地理区的边界。这些相邻的地理区块在奥陶纪曾处于远距离分离状态,除华北区南界和华南区北界明显由同期秦岭活动带限定之外,地理区的界线大多只能沿发生在奥陶纪之后的构造拼贴结合带划定,只有塔里木区北界和北疆区南界,得以通过追索代表曾在奥陶纪时段内发育于塔里木板块/哈萨克斯坦中间板块/西伯利亚板块之间的局限洋盆或深海盆地遗迹（即残留缝合带）来予以确定。中国大陆的最终形成经历了从晚石炭世至新生代的长期地质演化过程,主要包括活动带的消减以及板块和地体的漂移、增生与会聚。     

阳泉市城市化发展对日照时数影响的分析

针对山西省阳泉市平定近年日照时数异常减少的情况,利用阳泉市3个地面气象站资料,从影响日照时数的气象因素和社会发展因素出发,比较分析了阳泉市各地城市化发展对日照时数影响的差别,找出平定日照时数异常减少的原因。结果表明:在霾日数、总云量、降水量、相对湿度等相关的气象要素中,平定日照时数的变化与霾日数相关性最强;平定、阳泉日照时数与霾日数显著负相关,日照时数的大幅减少与霾日数的大幅增加相伴;平定、阳泉主要城市发展因子与霾日数显著正相关,与日照时数显著负相关,城市化发展使平定、阳泉大气污染物增加、霾日数增加、大气透明度下降、日照时数减少。城市化发展对日照时数的影响与城市化发展速度及地理地形形成的大气污染扩散条件有关。平定城市化急剧发展与山间盆地地形的共同因素导致平定日照时数异常减少。     

利用FY-3C气象卫星GNSS掩星估计全球重力波变化与分析

大气重力波是地球大气层中广泛存在的重要大气动力学扰动,研究其分布和变化规律对理解大气物理、大气结构以及大气动力学等具有重要意义.传统大气重力波探测手段,如雷达和探空气球等,均存在探测时间短、有效探测高度低等缺点,全球卫星导航系统（GNSS）掩星观测具有全天候、低成本、高精度等优点,被广泛应用于地球大气探测和研究,为研究区域或全球重力波变化和活动特征提供了新的观测手段.本文利用中国第一颗搭载GNSS掩星设备气象卫星——风云3C （FY-3C）获得的掩星数据,反演得到2014年8月—2016年12月大气温度轮廓线,并首次估计重力波参数分布,分析了重力波参数的时空变化分布特征.结果表明,海陆季节性对流导致冬夏两季的重力波势能强于春秋两季,赤道对流作用导致赤道区域重力波强于两极,夏季南半球中低纬度地区重力波活动频繁,冬季北半球中低纬度区域重力波活动频繁.重力波随着高度的上升,势能逐渐下降.另外,地形是低层大气重力波的主要来源.     

贵州省秋季雨日时空变化及其与大气环流的关系

利用贵州省81站1964—2013年秋季(9—11月)雨日数及美国国家环境预报中心/大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析资料,借助Morlet小波、合成分析等相关诊断方法,对贵州省秋季雨日数时空特征及其与大气环流的关系进行了分析。结果表明:贵州省秋季雨日数分布由东南部向西北部逐渐增多,一般在30.0~52.3 d。近50年秋季全省平均雨日数为40.5 d,总体呈减少趋势,每10年雨日数减少1.9 d。秋季雨日数突变发生在1987年前后,1964—1987年为偏多时段,1988—2013年为偏少时段,其中1997年以后减少趋势最为明显。近50年贵州秋季雨日序列存在准5 a和2~3 a的振荡周期,其中准5 a振荡最为显著。当贵州秋季雨日异常偏多时,南海上空的水汽通量在贵州地区辐合抬升,来自低纬地区的暖湿空气输送更加活跃,东亚大槽偏强,低纬度地区槽脊略有加深,贵州处于印缅槽前,偏南气流强盛,从而有利于冷、暖空气在贵州地区交汇,形成阴雨天气,造成贵州秋季雨日数异常偏多;反之亦然。