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基于分区的局域神经网络时空建模方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力. 相似文献
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为综合利用各类可用的信息源(如水流运动规律,观测资料和统计信息),在反问题的框架下构建了非恒定水流计算的变分模型.针对模型预测的可能误差来源,给出了初始条件、边界条件、物理参数三类独立参量及综合控制问题的定义.在此基础上,阐述了变分法求解这类偏微分方程最优化控制问题的基本原理及模型求解步骤.同时,为便于应用参考,选取初始条件、边界条件和物理参数作为控制向量,以实际常用的水流运动微分方程为基础,导出了一、二维非恒定水流计算的通用伴随方程.并以珠江黄浦至大虎段二维潮流计算为例,展示了变分模型的应用. 相似文献
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机载激光雷达平均树高提取研究 总被引:16,自引:3,他引:13
为了研究机载激光雷达(LiDAR)树高提取技术,以山东省泰安市徂徕山林场为实验区,于2005年5月进行了机载LiDAR数据获取和外业测量.通过对LiDAR点云数据的分类处理,分别得到了试验区的地面点云子集、植被点云子集和高程归一化的植被点云子集.基于高程归一化的植被点云子集计算了上四分位数处的高度,与实地测量的数据进行了比较,并结合中国森林调查规程进行了实用性分析.结果表明:对于较低密度的点云数据,使用分位数法可以较好地进行林分平均高的估计;机载激光雷达技术对树高估计是可行的,精度都高于87%,总体平均精度为90.59%,其中阔叶树的精度高于针叶树.该试验精度可以满足中国二类森林调查规程中平均树高因子的一般商品林和生态公益林的精度要求,对国有商品林小班的调查精度要求(5%)存在一点差距,需要在国有商品林区进一步开展验证工作.对本试验区而言,已经可以满足其作为森林公园生态公益林的调查要求. 相似文献
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GNSS科学发展与前景 总被引:2,自引:0,他引:2
GNSS早已成为多学科研究的强大工具。着重介绍了近几年来GNSS系统及其观测技术,特别是数据处理方法和技术的重大发展,阐述了数据格式标准化的进展、全球与区域参考框架现状、参考框架对地壳运动研究的影响和IGS的产品等。同时对利用GNSS观测研究成果,主要是地壳运动的研究成果也作了较为详细的介绍。 相似文献