基于Kriging方法的负偏态分布数据的空间插值研究

Kriging插值方法的前提是数据符合或基本符合正态分布的假设,或通过对非正态数据进行正态变换,使其满足要求。但对于拖尾的负偏态分布数据,正态变换方法无法奏效,若直接对数据进行Kriging插值,精度较低。文中在对样本数据深入分析的基础上,借助GIS平台,从不同透视角度对数据进行趋势分析,利用二次多项式模型对数据进行全局趋势拟合,并对随机的短程变异进行Kriging插值,选取不同的变异函数模型进行拟合比较,最终确定最优的模型参数,达到较为理想的插值结果。     

安丘台定点形变监测与地震活动性的相关性分析

应用安丘台跨断层定点形变的水准观测资料进行一般多项式曲线分段拟合,结合周边的地震活动背景．研究断层活动与地震活动之间的关系。结果表明,断层活动和周边的地震活动在频度上存在对应关系。可利用断层活动与地震活动的对应关系,为台站周边地区的地震预报提供参考指标。     

复平面上广义插值多项式的平均逼近阶

研究了复平面上 ,广义 Hermite-Fejer插值多项式的收敛性。得到了其在空间 lp(| z| =1 ) (0 相似文献   

土水特征曲线的通用数学模型研究

土水特征曲线对于研究非饱和土的物理力学特性至关重要。根据土水特征曲线可以确定非饱和土的强度、体应变和渗透系数 ,甚至可以确定地下水面以上水份分布。由于土体物理力学特性的差异 ,导致描述其土水特征曲线的数学模型也各不相同。因此 ,建立土水特征曲线的通用数学表达式 ,显得尤为必要。本文对土水特征曲线数学模型进行了研究 ,依据这些模型的数学表达式形式 ,将其划分为 4种类型。分别由这 4种类型的数学模型推导出具有统一表达式形式的土水特征曲线通用数学模型 ,并运用陕北高原黄土土水特征曲线试验数据对通用数学模型进行了研究     

海底沉积物纵波波速与物理-力学性质的理论关系和比较

本文提出以密度变化比和等效弹性模量变化比为参数描述海底沉积物纵波波速,得到密度变化比是由孔隙率、海水密度和海底沉积物固相密度构成的复合参数,建立了以复合参数和等效弹性模量变化比为变量的泰勒多项式海底沉积物纵波波速公式。基于单因素分析法得出纵波波速可表示为参考声速与调制函数的乘积,沉积物的参考声速由海底底质物理性质确定,建立了复合参数-声速的近似理论模型。对该理论模型与现有的主要纵波波速经验公式的分析结果表明,孔隙率-纵波波速经验公式只是参考声速不同,但调制函数是互相等效的,验证了本文海底沉积物纵波波速理论关系的有效性。     

经验模态与小波分解在光学遥感内波参数提取中的应用

内波遥感参数提取是利用遥感影像研究海洋内波的重要手段,通过提取内波的基本参数可以对海洋内波的生成与传播机制进行进一步的研究。提出了利用经验模态分解、小波分解与高阶多项式拟合从光学影像中提取内波半波宽度的方法。经验模态分解与小波分解对内波剖面数据进行尺度分解,根据归一化方差最大来提取内波分量;多项式拟合基于内波剖面的亮暗条纹变化完全由内波调制的假设,对数据进行拟合,并根据一阶导数来提取半波宽度。用南海北部东沙岛附近2004年7月10日的中-巴资源卫星(China-Brazil Earth Resources Satellite,CBERS)影像对方法进行了验证。结果表明,3种方法能较好地提取所需参数,获取的内波半波宽度具有较好的一致性;上述方法在处理非平稳及非线性遥感数据上,具有非常明显的优势。基于一维非线性内波理论,通过提取的内波半波宽度,辅以水深和混合层深度数据,反演了内波的振幅。     

分段多项式拟合在动三轴试验数据处理中的应用

动三轴采集的试验数据点(剪应变与动剪模量和阻尼比之间)具有离散性和有限性,为方便应用需要对数据点进行拟合,但现有经验公式不一定很好吻合试验数据。为得到不同剪应变与对应的动剪模量和阻尼比之间的关系,本文利用最小二乘原理,对渤海某海洋平台地基土进行动三轴试验获得的动剪模量、阻尼比与剪切应变的数据进行了分段多项式的拟合。数据处理过程是先对剪应变值进行了压缩处理,然后再分段低次多项式拟合,得到多项式拟合参数。通过此项改进解决了正规方程解中的病态问题,且拟合效果良好。     

几类特殊的矩阵多项式

本文讨论几类特殊的矩阵多项式,先介绍几个基本概念,然后证明。对这几类特殊的矩阵多项式,与之相应的L—值问题可转化为低次的代数多项式求根问题。最后,使用“投影尺度”建立了L—值的摄动定理。     

沉降监测多项式回归分析与神经网络预测

使用多项式和切比雪夫(Tchebyshev)多项式分别对沉降监测数据进行回归分析以预测未来沉降值,其中切比雪夫多项式的外推效果较好;应用前向BP神经网络对两种不同的单因子输入模式进行非线性函数逼近,并进行了不同采样步长的比较,实例表明将时间点作为网络的输入对沉降进行预测效果较好。