改进的AHP结合BP神经预测煤与瓦斯突出

为对煤与瓦斯突出进行准确预测,结合重要性指标筛选以及改进的层次分析法,对权重值进行研究,并进行排序。通过筛选重要性指标,选定其中具有突出影响的指标。结果表明,对此造成影响的因素权重分别为地质构造、地应力、瓦斯压力、放散初速度。未经筛选的BP神经网络的实际值与预测值的平均相对误差为3.44%,而通过筛选后选定的指标,实际值与预测值的平均相对误差为1.82%,训练速度、精度优于未经筛选指标的预测。可为防突措施的奠定理论基础,对煤矿安全生产工作具有借鉴作用。     

中美欧水平地震作用的比较

分析了中美欧抗震设计中的水平地震作用问题。首先,比较了中美欧抗震规范中建筑物重要性、强度折减系数的差异,介绍了中国规范的底部剪力法、美国规范的等效侧向荷载法以及欧洲规范的侧向荷载法。然后对一多层框架结构,分别作为办公楼和医院,计算了不同设防烈度下、不同延性等级下的水平地震作用,并进行了比较分析,获得了3种规范关于水平地震作用的一些差异。     

国外关键矿产战略研究进展及其启示

近年来,世界各国都将经济发展的重心向战略性新兴产业转移,为保障战略性新兴产业的发展而引发的资源安全保障问题随之而来。一些研究机构和组织纷纷开展关键矿产研究,厘定了关键矿产清单,并提出有针对性的保障措施。然而,目前国内对于关键矿产的研究才刚刚起步,对新兴产业所需矿产的研究偏少,关键矿产定量化研究的方法和指标体系总体以跟踪国外研究为主。系统地剖析了国外主要研究机构的关键矿产评价理论、模型和指标体系,总结了国外关键矿产的基本特征,并结合国内实际提出了加强部门协作、打通产业数据链、开展中国关键矿产评价理论和模型的研究、提高关键矿产供应风险治理的研究等对策建议。     

GF-6影像应用于林地与非林地识别的潜力分析

为研究我国首颗携带红边波段的高分六影像(GF-6)在林地与非林地上的识别贡献,本文选择复杂林地类型的安徽省黄山市作为研究区,采用特征优选(RFE)与随机森林(RF)相结合的方法开展了林地与非林地识别潜力研究。首先根据实地调查、Google Earth影像及林地"一张图"样本数据构建了样本库;然后基于DEM、多时相光谱特征、植被指数、红边指数等特征开展分类,并比较不同模型精度及不同变量的重要度。结果表明:GF-6红边信息对林地非林地识别较为重要,引入红边信息可将总体分类精度提升2%,其他新增波段及地形特征对林地与非林地识别贡献并不明显;多时相数据的运用相比单时相数据可整体提高林地类型的分类精度2.93%～4.1%,单时相分类结果 6月最好,9月次之,12月最差;特征优选可以有效减少数据输入维数(46到15),并取得最高分类精度,在不牺牲精度的同时保证了运算数据量的减少且明确了不同变量的贡献,具有较强的应用意义。     

事故树方法在泥石流灾害分析中的应用

为了解决泥石流灾害预防工作中的实际问题,通过系统安全工程的事故树分析方法,找到影响泥石流灾害产生的主要因素,建立泥石流灾害事故树图,从最小割集、最小径集、结构重要度三个方面全面分析,阐述了各基本事件对泥石流发生的影响程度,以及它们之间的逻辑关系,找到预防关键因素。最后,结合实际情况,对预防泥石流灾害提出了具体建议。     

GIS数据分析中权重确定的粗集方法研究

介绍了粗集方法的基本概念,将其中的属性重要性与GIS中常用的权重分析相结合,提出了基于粗集分类思想在GIS数据分析的权重确定中的应用方法。与传统的多因子分析中的权重确定方法相比,该方法是一种基于数据自适应的方法,不需要人为干预,具有智能高效等优点。     

Relevance of airborne lidar and multispectral image data for urban scene classification using Random Forests

Airborne lidar systems have become a source for the acquisition of elevation data. They provide georeferenced, irregularly distributed 3D point clouds of high altimetric accuracy. Moreover, these systems can provide for a single laser pulse, multiple returns or echoes, which correspond to different illuminated objects. In addition to multi-echo laser scanners, full-waveform systems are able to record 1D signals representing a train of echoes caused by reflections at different targets. These systems provide more information about the structure and the physical characteristics of the targets. Many approaches have been developed, for urban mapping, based on aerial lidar solely or combined with multispectral image data. However, they have not assessed the importance of input features. In this paper, we focus on a multi-source framework using aerial lidar (multi-echo and full waveform) and aerial multispectral image data. We aim to study the feature relevance for dense urban scenes. The Random Forests algorithm is chosen as a classifier: it runs efficiently on large datasets, and provides measures of feature importance for each class. The margin theory is used as a confidence measure of the classifier, and to confirm the relevance of input features for urban classification. The quantitative results confirm the importance of the joint use of optical multispectral and lidar data. Moreover, the relevance of full-waveform lidar features is demonstrated for building and vegetation area discrimination.     

融合土地覆盖和土壤水分产品的近地表空气温度空间化方法

空气温度是评价人居环境的重要指标,与人类的生产生活息息相关;其观测对于水文、环境、生态和气候变化等方面的研究具有重要意义。传统的大范围空气温度观测数据一般通过气象站点获取,但由于气象观测站点空间分布离散稀疏的特点,所获取的数据不能精确描述空间连续的空气温度变化情况。因此,实现基于遥感数据的近地表空气温度精准估算具有重要的现实意义。本研究基于精细的地表覆盖类型、空间连续的土壤水分、地表温度（LST）数据,并结合其他辅助数据,构建了近地表空气温度空间化模型,并对近地表空气温度影响因子进行评估,发现地表覆盖类型对近地表空气温度的影响最大,土壤水分为最活跃的影响因素,经验证,模型精度较高,R²接近0.85,RMSE为0.5℃。本研究获取的精确空间连续的近地表空气温度信息,能够充分表达其空间异质性,为农业气象灾害灾变过程监测、农作物生长过程模拟、区域气候变化分析等研究提供良好的近地表空气温度数据支撑。     

基于复杂网络的城市道路重要度评价及路网自动综合方法

利用复杂网络理论,构建城市复杂路网模型,基于该模型从道路的结构和功能特征角度,以连接度、介中心和接近度为度量指标定义道路重要度评价模型,并顾及路网的整体形态及路网的拓扑连通性,提出基于复杂网络理论的路网综合算法。为检验方法有效性,针对成都市道路网络进行实验分析。实验结果表明,该道路重要度评价模型较好地反映道路在整个路网结构和功能上的重要程度,复杂路网综合算法能较好地保持原始路网的整体形态结构特征。     

大气浮力频率的时空变化及其影响因子

采用NCEP/NCAR再分析资料,分别将一日4次、日平均、月平均资料作为输入进行计算,分析了浮力频率在不同尺度下的时间变化及空间变化,发现浮力频率的分布与纬度和高度、海洋和陆地、山脉和地形分布等有关。一般认为,浮力频率取决于上下层的温度差。通过对其表达式的推演,指出浮力频率除了与上下层温度差有关外,也与气温本身有关,是两者的非线性函数。针对不同时间尺度及空间的采样样本,研究了气温和垂直温差在浮力频率时空变化中的相对重要性。结果表明,对浮力频率的某些时空变化,在一些区域,气温本身的变化也很重要,其影响甚至能超过上下层温度差的作用。