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71.
测量极值问题的经验解式--兼论绝对和极小问题 总被引:4,自引:0,他引:4
测量上有许多极值问题,如各种准则下的平差,权的最优分配,网的优化方案等,多可归于线性极值问题,且多不适用寻常数学解法。但同型问题往往已经作过多次解算。因此本文以单纯形法为主,强调利用已有经验,直接逼近优解,或经少数次迭进达到优解,然后极值条件加以验证。为此文中着重提出通用解式及优解条件,期能得出优解公式,有相当的适用范围。 相似文献
72.
73.
提出了一种对灰色-马尔科夫链预测模型的状态区间取值修正方法.考虑实测值在状态区间中的位置分布情况作为先验知识,对状态区间的端点重新定权,修正预测值在状态区间中的取值,从而获得更高精度的预测结果.结合某建筑物的实测沉降数据,与原始GM(1,1)、残差修正G M(1,1)、灰色-马尔科夫链预测模型进行对比,结果表明:本文预... 相似文献
74.
针对GM(1,1)建模过程存在背景值、时间因素和初始条件3方面的不足,该文提出三重加权TPGM(1,1)预测模型。通过对背景值进行加权生成新的背景值,建立PGM(1,1)模型;在PGM(1,1)基础上考虑到时间因素,在求解灰参数时进行第2次加权建立DPGM(1,1)模型;最后考虑到初始条件对预测模型的影响,在DPGM(1,1)基础上进行第3次加权,建立TPGM(1,1)模型。通过实例分析,比较GM(1,1)、PGM(1,1)、DPGM(1,1)、TPGM(1,1)4种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明三重加权TPGM(1,1)模型拟合效果更好、预测精度更高;该模型具有前3种模型的优点,同时弥补了传统GM(1,1)存在的不足。 相似文献
75.
针对在地基GNSS水汽反演的过程中,天顶湿延迟转换为大气可降水量时如何建立精确的大气加权平均温度(Tm)模型的问题,该文在建立Tm模型前全面考虑了对Tm有显著影响的变量并选择最优回归子集。但分析发现,最优回归子集中各变量之间存在较强的相关性,这将会导致变量之间存在多重共线性,从而影响模型的稳定性和可靠性。选择2013—2015年相关气象数据作为变量并应用岭回归的方法削弱变量之间的多重共线性,建立稳定的多因子Tm回归模型。并利用该模型分别预测2016年1—12月、2019年1—7月的Tm,均方根误差分别为2.3 K和2.0 K,预测精度较高,这将为高精度的水汽反演奠定较好的数据基础。 相似文献
76.
地图制图综合过程中,线状要素经过一系列的选取、化简等处理后,经常会生成少量尖锐的凸角。针对已有的算法在解决这个问题时大多对曲线上全部的节点进行整体光滑处理,在很多不必要光滑的地方增加了大量的冗余节点,且效率不高的问题,该文基于线性迭代法提出了一种曲线局部尖锐凸角的光滑方法。首先建立了基于角度阈值的尖锐凸角判断原则,然后据此设计了具有可控性的尖锐凸角自动识别处理方法,以探索最佳的角度阈值实现曲线光滑处理,最后以广州某市的地理国情普查水系数据为例对该文方法进行了检验。实验结果表明,当角度阈值在[150°,160°]范围内时,该文方法不仅消除了曲线局部尖锐的凸角,而且有较好的光滑效果和较高的处理效率。 相似文献
77.
干旱是影响社会经济系统和自然生态系统的重要气象灾害.本研究基于多时间序列的SPEI和NDVI栅格数据,利用GIS空间分析方法和统计分析方法,对比分析了2000—2018年黑龙江省干旱和植被分布的时空变化特征,从而揭示了干旱对植被分布的影响.研究表明:1)干旱具有明显的年际和季节特征,以及干湿变化的阶段性和趋势性,呈东—西干湿反向变化空间分布;2)植被分布具有明显季节特征,但年际特征不明显,呈西北、北部和东南部高,东北、西南部低的空间分布;3)干旱对植被分布影响具有复杂性.研究结果可为干旱防灾减灾和影响评估以及区域生态恢复提供参考依据. 相似文献
78.
针对Aqua和Terra MODIS AOD数据利用线性回归算法拟合结果不够精确的问题,本文提出了二次多项式回归算法对其进行拟合,二次多项式是指这个多项式的项数超过1,且最高次方数为2。采用二次多项式回归和线性回归算法分别对2015年随机选择的一天和4-6月的AOD数据进行拟合,并将两种方法拟合的结果进行对比分析。研究结果显示,针对同一组Aqua和Terra MODIS AOD数据的拟合,二次多项式回归方法拟合得到的RMSE、MAE、R值比线性回归拟合方法得到的值精度都要高很多,说明二次多项式回归拟合方法在Aqua和Terra MODIS AOD数据的拟合方面优于线性回归方法的拟合,证明了二次多项式回归拟合方法适用于此方面的研究,而且能够提升Aqua和Terra MODIS AOD数据拟合结果的精度。 相似文献
79.
灰色预测模型GM(1,1)的建模思想是:原始序列(非负序列)经过一次累加生成后,形成一个单调递增数列,新序列中各数据点的连线可以用指数函数y=aebx进行拟合。根据这个指数函数可以推导出下一个累加值的预测值(即第一个预测期),最后通过累减生成将累加序列预测值还原为原始序列预测值。本文通过对原始序列进行指数-幂函数变换,增加了原始序列的光滑度;并在灰参数求取过程中对原始序列赋以权重,利用迭代计算的方法推导出了模型精确背景值;最后通过使预测序列残差平方和最小的方法计算出最优初始条件,进而提出了一个改进后的GM(1,1)模型。利用改进后GM(1,1)模型对某大厦沉降监测数据进行模拟与分析,并对改进前后的模型进行对比与分析,结果表明,改进后模型的各项精度因子相比于传统模型均有所提高,且时间序列越往后的预测值,精度越高。 相似文献
80.