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991.
多目标粒子群算法与选址中的形状优化 总被引:3,自引:0,他引:3
选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果. 相似文献
992.
基于历史关系数据库的时空数据库实现研究 总被引:1,自引:0,他引:1
时空数据库是研究如何存储历史和当前的时空数据,从而跟踪分析某一区域的变化,最终实现时空模型化和模拟地学过程.采用历史关系数据库模式的时空数据库可以充分利用传统时态数据库时态查询功能和GIS空间分析处理功能这些方面成熟的研究成果和现有系统,降低时空数据库建立的费用和开销.分析了采用扩展关系型时空数据库的原因,介绍了历史关系数据库模式、时态关系代数和查询语言,研究了采用历史关系数据库模式在全关系化空间数据库中组织时态信息的方法,从而实现时空数据库.以麦地轮作为例说明了采用历史关系数据库模式建立时空数据库的可行性和有效性. 相似文献
993.
空间智能:地理信息科学的新进展 总被引:5,自引:1,他引:4
在总结多年来研究GIS智能计算的理论与实践基础上,提出地理信息科学发展的新方向:空间智能.空间智能强调发现与应用空间模式,以增强GIS处理复杂数据和解决复杂问题的能力.空间智能主要的技术体系由空间分析、空间优化和空间模拟三大模块构成,其技术基础包括空间统计与索引、智能代理、高级启发式,以及数学规划等系列智能技术.由于空间智能融合了机器学习、统计分析和人工智能等多个学科理论,面向解决实际工程需求中大量存在的复杂时空问题,因此理论上具有广阔的发展空间,实践上也有重大的应用需求.随着空间智能体系的完善和技术的进一步成熟,它将在实际应用中具有巨大的价值. 相似文献
994.
FPAR的Monte Carlo模拟研究 总被引:2,自引:0,他引:2
FPAR (fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the canopy)是植被冠层阻截太阳光合有效辐射的比例,是遥感估算陆地生态系统植被净第一性生产力(NPP)的重要参数.利用Monte Carlo方法模拟光子在植被冠层中的辐射传输过程,以植被冠层二向反射分布函数的模拟来验证模拟的正确性;在此基础上对400-700nm光合作用波段范围内的植被叶片吸收光子辐射比例的FPAR进行模拟.FPAR的Monte Carlo模拟结果,揭示了FPAR与太阳天顶角及植被冠层参数之间的关系. 相似文献
995.
996.
997.
998.
999.
1000.
地理编码系统中地址匹配引擎的设计与实现 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了地址匹配流程和几种模糊检索技术,选用了全文检索引擎包Lucene设计了地址匹配引擎,实现了基于XML Web Services的地理编码系统。 相似文献