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441.
正态-Gamma先验下粗差探测的Bayes方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文主要运用Bayes统计推断的基本原理,提出和建立将观测信息与正态——Gamma先验信息融合、基于综合信息判断粗差的Bayes方法。首先,根据Bayes统计推断的基本原理,建立了判断粗差的Bayes方法——后验概率法,然后针对测量平差实际,考虑未知参数的正态-Gamma先验信息,分别给出了非等权独立观测条件下基于均值漂移模型和方差膨胀模型的后验概率的具体计算公式,并给出了相应的粗差的Bayes估算方法。最后提出了基于后验概率进行粗差探测的实施过程和具体步骤。数值试验的结果表明,本文提出的粗差探测的Bayes方法对多个粗差的同时定位和定值是相当有效的。 相似文献
442.
提出了一种构建空间信息服务注册中心的方案,该方案以OGSA、WSRF及OpenGIS系列规范为基础,依托GT4提供的中间件与开发框架,在保证标准遵循性的同时,很好地解决了网格环境下空间信息服务的共享难题. 相似文献
443.
APEC前后北京几次静稳天气边界层特征对比分析 总被引:3,自引:1,他引:2
对北京地区2014年11月3-11日APEC会议期间的大气扩散条件与2014年10月的4次雾-霾过程进行对比分析,表明APEC会议期间静稳天气指数略低于10月4次过程,具备一定的污染物积累潜势。数值模拟结果表明,对北京及周边地区污染排放的控制是APEC期间北京保持低水平气溶胶浓度的重要原因。周边地区污染物传输以及特殊地形条件下山谷风环流的日变化对北京地区污染物浓度的区域分布及演变有重要影响,夜间地形北风对近地面污染物有明显清除作用。相较于重污染天气,APEC期间气溶胶浓度低,温度效应小,山谷风环流明显,同时白天混合层高度上升幅度大,有利于污染物扩散。减排使气溶胶浓度减小,而低浓度气溶胶又使污染扩散条件进一步好转的相互反馈作用,是"APEC蓝"出现的主要原因。 相似文献
444.
针对当前的一般在线遥感处理平台中存在的数据共享形式单一,难以实现应用场景的共享;细粒度处理服务的共享与描述不足以满足复杂遥感业务的整合需求;缺乏有效的交互模式及良好的用户认知体验等问题,该文提出了一种SOA环境下的基于弹性业务的在线遥感应用框架。该框架实现了数据/服务的搜索及应用环境模拟的功能实现了数据、服务、应用的多层次的共享。该框架也使用的弹性的业务逻辑组合方法和"热插拔"的模式较好地满足了复杂的业务需求,同时框架采用了富客户端技术,给用户提供了较好的使用体验。最后,通过一个遥感分类处理实例说明了该处理框架的有效性和可行性。 相似文献
446.
447.
针对区域电离层变化情况较为复杂,所确定的电离层模型系数难以反映其短时间内的变化情况问题,该文提出了利用旋转地图内插结合曲面拟合模型实现区域电离层实时监测方法。采用旋转地图内插IGS提供的电离层数据,能够有效补偿电离程度与太阳位置的强相关性,提高总电子含量内插精度;基于曲面拟合模型对区域电离层进行实时监测,实现了模型系数的实时更新。利用JSCORS网的双频观测数据,采用曲面拟合模型建立了实时的区域电离层监测模型,数据计算结果表明,其网内外精度分别优于0.81TECU和0.96TECU。 相似文献
448.
449.
鉴于独立分量对异常值具有较强的敏感性,提出了基于独立分量分析(ICA)的伪距多变量时间序列异常值探测算法,并且利用契比雪夫不等式给出了异常值探测的阈值,引入时间序列干预模型估计了潜在故障扰动的大小,根据3σ准则确定出故障星的位置。根据RAIM的实时性要求,采用滑动窗口的思想对上述批处理探测算法进行改造,本文提出了一种卫星多故障在线探测和识别的新算法,并给出了新RAIM算法的实施流程。利用5个iGMAS北斗监测站的民用观测数据对新算法进行验证,试验分析结果表明,新算法对于卫星多故障的实时处理具有较好的效果,且其故障正确探测率优于以往的RANCO方法。 相似文献
450.
公路突发地质灾害应急机制是保障人民生命财产安全和降低灾害破坏程度的有效手段,为了科学、合理地构建公路突发地质灾害应急机制,运用系统工程理论,采用结构解释模型(ISM)方法确认并分析了应急机制构成的主要要素及其相互影响关系,建立了多层递阶解释结构模型。应用该模型,对应急机制体系进行了分析,将相关要素进行了分级,并分析了要素之间的纵向和横向关系。构成公路突发地质灾害应急机制的8个要素被划分成5个层次。应急预案是应急机制构建的综合成果,对减灾和防止次生灾害的发生起着直接的作用;而应急预案能否发挥其应有的作用,还受到后勤保障和实施速度的影响;会商机制可以有效的保证后勤保障和实施速度;险情监测、安全隐患检查、灾害调查又为会商的顺利进行提供了大量的资料和数据;而信息机制又是这些要素的基础。要素间的相互关系被清晰的揭示,为公路应急机制体系的建设和完善提供了科学依据。 相似文献