倾斜摄影测量的城市真三维模型构建方法

针对如何基于近年来新推出的倾斜摄影测量技术快速构建城市真三维模型的问题,在研究分析国内基于该技术构建三维模型方法的基础上,提出了利用Street Factory系统,结合少量人工干预快速构建城市真三维模型的方法。采用倾斜影像联合空中三角测量技术,实现了多角度倾斜影像的一体化区域网平差;通过多视影像密集匹配和自动纹理关联,实现了高精度真实三维模型的构建。基于RCD-30倾斜相机获取的西安大雁塔景区倾斜影像,开展城市真三维模型构建试验。结果表明,所提方法构建的城市真三维模型满足相关规范的要求,适合大规模区域城市三维模型快速构建,对测绘生产单位规模化生产具有一定的参考价值。     

混合充填骨料胶结充填强度试验与最优配比决策研究EI北大核心CSCD

将全尾砂作为充填料进行充填法采矿,不仅可以降低采矿成本,而且还能够实现固体废弃物资源化利用,同时将固体废弃物充填地下保护环境,维护生态平衡。由于尾砂粒径较细,需要与棒磨砂、戈壁砂混合作为充填料应用于充填采矿,有必要开展混合充填骨料的配比优化研究。首先,分别测试了棒磨砂、戈壁砂和尾砂3种骨料的粒径级配和不均匀系数。然后进行了9组配比的胶结充填体强度试验,在该基础上对试验样本进行训练,建立了神经网络预测模型。最后采用该预测模型,进行混合充填骨料正交设计方案的充填体强度预测,并分别采用极差分析和回归分析,揭示了充填体强度与混合充填骨料特征值之间的关系。研究发现,混合骨料平均粒径和不均匀系数不同,充填体早期和后期强度存在显著差异;平均粒径较小的混合骨料早期强度较高,而平均粒径较大者则更利于提高充填体的后期强度。     

基于灰色关联度法的可拓理论在霍尔古吐水电站坝址区泥石流危险性评价中的应用

泥石流危险性评价是灾情预测、防灾救灾决策中的重要内容,是国内外灾害科学研究的热点之一。本文以新疆开都河霍尔古吐水电站坝址区群沟泥石流为研究对象,在对泥石流区域地质环境研究的基础上,选取泥石流规模、爆发频率等8个因素作为评价因子,采用灰色关联度确定评价因子权重,运用可拓理论,通过定性和类比的方法对群发泥石流区域进行危险性评价。将评价结果与刘希林提出的单沟泥石流评价结果比较,清水沟与雪莲沟的可拓法评价危险度等级要高于单沟泥石流评价结果,这一结果和现场调查情况相吻合。因此,基于灰色关联度法的可拓理论对霍尔古吐水电站坝址区群发泥石流危险度评价结果合理可靠,进而为坝区泥石流危险性评估、规划防治提供合理的科学依据。     

煤层气井产出煤粉浓度与地质因素的灰色关联分析

根据对临汾区块煤层气井产出煤粉情况以及该区块地质条件的研究,确定了临汾区块煤粉产出的主要地质影响因素,指出煤粉产出主要受煤体结构、煤层厚度、煤层结构和煤层埋深影响。利用灰色关联分析方法确定了不同地质因素与产出煤粉浓度的相关性,结果表明:煤体结构、纯煤厚度、煤层埋深和煤层结构相关系数分别为0.909 5、0.685 7、0.627 1和0.627 3,分析认为煤体结构对煤粉产出影响远大于其他影响因素,是影响煤粉产出的最关键因素。      

均生函数与BP神经网络耦合模拟预测模型(MGF-BP-I)的建立与应用

水文气候因子模拟预测对气候变化研究、农业墒情预报、生态环境改善、水资源合理开发利用等具有一定参考意义。均生函数、BP神经网络及其结合改进方式在模拟预测中各有优点,被广泛应用,但仍有进一步改进空间。针对MGF、MGF-OSR、MGF-OSR-BP等方法粗选因子集、粗选集组合筛选、收敛适应性、精度控制等可改进空间,进一步发挥均生函数和BP神经网络优势,建立了MGF-BP-I模拟预测模型。利用MGF-OSR、MGF-OSR-BP、MGF-BP-I对科尔沁沙地区域平均年降水进行了模拟预测。结果表明,建模期MGF-OSR-BP、MGF-BP-I拟合效果均较好,MGF-BP-I建模阶段最优模式精度优于MGF-OSR-BP,MGF-BP-I整体同时最优模式结果也非常好。检验期,MGF-BP-I检验阶段最优及整体同时最优两种模式拟合效果最好,相比其他模式精度有所提高。MGF-BP-I考虑更加全面,充分发挥了均生函数和BP神经网络优势,精度远高于MGF-OSR和MGF-OSR-BP,MGF-BP-I整体同时最优模式更符合实际应用,效果理想,可用于水文气候因子模拟预测。     

基于神经网络的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预报

南太平洋长鳍金枪鱼是我国远洋渔业的重点捕捞对象;对南太平洋长鳍金枪鱼进行准确的渔场预报;可以提高捕捞效率;提高渔业的生产能力。本研究根据1993-2010年南太平洋长鳍金枪鱼的延绳钓生产数据以及海洋卫星遥感数据（海水表面温度;SST;海面高度;SSH）和ENSO（El Niño-Southern Oscillation）指标;采用DPS（data processing system）数据处理系统中的BP人工神经网络模型;以渔获产量（单位时间的渔获尾数）和单位捕捞努力量渔获量（CPUE;Catch per unit of effort）分别作为中心渔场的表征因子;并作为BP模型的输出因子;以月、经度、纬度、SST、SSH和ENSO指标等作为输入因子;分别构建4-3-1;5-4-1;5-3-1;6-5-1;6-4-1;6-3-1等BP模型结构;比较渔场预报模型优劣。研究结果表明;以CPUE作为输出因子的BP人工神经网络结构总体上较优;其中以6-4-1模型结构为最优;相对误差只有0.006 41。研究认为;以CPUE为输出因子的6-4-1结构的人工神经网络模型;能够准确预报南太平洋长鳍金枪鱼的渔场位置。     

基于灵敏度分析的海洋油气资源BP神经网络预测模型的优化

作者针对BP神经网络结构设计中存在的问题,提出利用灵敏度分析方法对BP神经网络预测模型进行优化。通过BP算法与参数灵敏度分析的结合,寻找网络输入属性与输出属性之间的影响因子;在保证精度的前提下优选网络输入属性,简化网络结构,以增强网络的泛化能力,减少人为主观因素对网络设计的影响。最后以海洋油气资源预测为例,结合实测资料建立BP神经网络预测模型并进行了优化及预测精度评价,表明优化后的模型既能有效提高油气资源预测结果的稳定性,又不损失预测精度。     

基于BP神经网络的海洋监测数据等级划分

数据的分类是数据处理和应用的重要环节和前提。在海洋领域中,海洋数据呈现多元、多类等的复杂多样性,给数据的分类带来一定的技术挑战。主要针对海洋数据分类难这一问题,首先利用BP神经网络技术对海洋环境监测数据进行分类,且通过对获取的海洋环境监测数据进行分类预测,最后,实验验证了海洋环境监测数据分类方法的正确性和可行性,给海洋监测数据根据秘密等级进行数据分类提供了支持。     

我国海洋渔业经济发展的影响因素评价——基于广义灰色关联度分析

海洋渔业作为我国海洋经济的重要组成部分,近年来发展较快。文章基于灰色关联理论,选用我国2004-2013年的海洋渔业相关数据,计算出各个因素与海洋渔业经济产值的综合灰色关联度,并对每个变量展开分析;基于分析结果,结合当前海洋渔业的经济形势,提出大力发展水产品加工业、加强自然灾害预警、加大科研投入力度促进科研成果转化、提高海水养殖效率等建议。     

湿地旅游生态约束机制研究

引入湿地旅游资源"资产化管理"和"生态承载能力"两个概念,通过资源资产化管理厘清湿地生态资源所有权和经营权关系,着眼于源头市场化监管,责任约束;通过生态承载能力监控,将湿地生态旅游开发限制在生态良好可控范围之内,从而形成以生态向好带动旅游开发,以旅游开发促进生态投入的良性均衡形态。