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161.
目的 利用蚁群算法的群体优势,寻找全局最优的道路网同名实体匹配方案。首先从几何矢量误差和结构特征两方面建立了匹配问题的数学约束模型;然后阐述了蚁群算法求解匹配问题的基本原理,设计了问题求解模型,并引入自适应和局部搜索策略提高了算法效率;最后给出了求解的关键步骤。实验证明,利用蚁群算法进行道路网匹配是有效、可行的,为求解匹配问题提供了新思路。
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162.
传统的剖面图算法对地层尖灭、透镜体、地层缺失处理能力差,算法精度难以满足生产要求.针对该问题,笔者提出一种地层分布模型自匹配的地质剖面图构建算法.首先,构建了工程钻孔数据结构;然后,根据地层分布规律定义地层分布模式,并推导出各个模式下地层剖面线生长策略和规则,通过地层分布模型规则和匹配算法判断地层点的剖面线从属关系;最后,将剖面线点集连接成线,并进行标注与地图整饰.笔者算法克服了传统钻孔相邻连接造成的连续性差、一致性欠缺的缺点,能够对地质剖面的歼灭、透镜体、地层缺失现象有准确地处理.实验表明,采用本文算法所构建的地质剖面图能准确、高效地反映研究区域的地层分布,广泛适用于工程生产.
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163.
航磁图件是地球物理调查基础图件,也是认识地质构造特征的重要参考资料.本文介绍了我国陆域航磁编图概况,总结了陆域航磁调查及数据编图的工作进展,展示了陆域航磁系列编图的重要成果.
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164.
现有的降水预报后处理方法多倾向于对整个区域开展日降水量统一订正,忽视了降水偏差的区域差异,且无法满足精细化预报业务需求。在综合评估中国气象局区域中尺度天气数值预报系统CMA-MESO 3 km (China Meteorological Administration Mesoscale Model at 3 km resolution)在2020年山西汛期降水预报偏差的基础上,基于频率匹配方法,对小时降水预报开展分时段、分区域订正试验,并对订正结果进行了多角度检验分析。结果表明:(1)模式对山西日降水预报空报突出,其中盆地降水预报量级明显偏大。(2)不同区域、不同时段小时降水预报偏差不同,其中弱降水在白天低海拔地区预报偏多,夜间高海拔地区预报偏少。(3)分区域、分时段频率匹配订正后,日累计降水平均误差较订正前降低76.8%,强降水过度预报问题显著改善。(4)通过降低过度预报的降水频率和强度,降水量峰值提前、上午峰值虚报等问题得以解决,可更好再现降水日变化特征。(5)订正后有效改善了模式降水预报的地形分布特征,主要体现在强度预报改进上,但对模式降水预报频率的地形分布偏差调整有限。
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165.
本文针对中国石油集团测井有限公司(CPL)三维阵列感应测井仪器(Three Dimensional Induction Tool,TDIT)的真实结构与参数,利用2.5维数值模式匹配技术研究建立水平层状非均质TI地层中仪器偏心情况下三维感应测井响应的高效数值模拟算法.首先,利用2.5维数值模式匹配技术给出水平层状非均质TI模型中偏心磁流源并矢Green函数的半解析解.在此基础上,结合三维阵列感应测井仪器参数以及测量过程中出现的仪器偏心与旋转等实际情况,通过叠加原理推导出该仪器响应的有效计算公式.最后,通过数值模拟结果分析考察仪器偏心、仪器自旋角等参数对测井响应的影响以及变化特征,为多分量感应资料处理与解释提供理论基础.
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166.
介绍了用Microsoft Excel软件对海洋碎屑沉积物类型进行判别的方法,包括函数的调用和具体操作过程。该方法操作简单、快捷,使对大量样品进行沉积物类型的判别变得极其容易。同时,对传统的海底沉积物类型分布图的绘制进行了改进,形成了一套较为简便、实用的方法。
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167.
2012年7月中旬日本熊本县迎来特大暴雨,暴雨在熊本县市区内引发洪水,并在位于其东北部的阿苏地区引发了数量巨大、后果严重的地质灾害。通过同年10月到11月之间多次现场灾害调查,发现当地的地质灾害主要类型有崩塌、滑坡和泥石流。当地的地理环境给相关部门后续的治理和修复工作带来了极大的不便利,同时耗费了大量的时间和资金,因而相对于灾后进行治理和修复工作,事前对于当地可能发生地质灾害的区域进行危险度评价,在危险度大的地方提前建立防护措施具有更大的实际和经济价值。本文运用日本熊本大学工学部环境岩土研究室自主研发的危险度评价RESS软件对选取的阿苏坂梨区域进行危险度评价,获得了被研究区域的地势起伏度、横断面形状、斜面倾斜角度、集水面积、土地利用信息、土体表层地质、灾害场所变化情况等7个类别的解析图像和数据。结合使用数量化Ⅱ类分析方法,对危险度评价的结果进行验证和扩展,危险度评价的准确率和灾害场所的判断准确率均高于研究要求,另外也获得了由RESS软件解析出来的各个类别的因子对于地质灾害事件的贡献度大小。依据危险度评价的结果绘制出被研究区域的地质灾害预测预警地图,该地图简单易懂,具有一定的社会共享意义和专业参考价值。
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168.
为确保背景场中最优适配航线设计的正确性以及水下地形匹配导航的可靠性,提出了一种基于BP神经网络的背景场适配/误配区自动识别和划分方法,该方法通过分析地形背景场特征参量显著性和主成分、构建BP神经网络、建立输入地形特征参量与匹配性能的映射关系,最终实现了地形背景场误配/适配区的自动识别和划分。试验验证了本方法的有效性。
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169.
在介绍矢量化方式的基础上,根据国外地图的特点,选择了基于全要素地图的矢量化方式。通过综合利用多义点及方向信息,对等高线矢量化的追踪过程控制,不仅避免了误追踪等特殊情况,且减少了人机交互,实现了有背景色区域等高(等深)线的半自动矢量化。
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170.
针对面要素几何匹配算法,提出反映距离、尺寸、方向、形状4种主要几何度量指标的多算子加权匹配方法,建立了质心距离、Hausdorff距离、面积重叠度、对称差、轮廓紧致度和正切空间的量化算子,对量化结果进行加权评分计算总相似度确定面要素匹配值。运用多版本实测数字线划图数据进行匹配实验,结果表明该方法匹配结果可靠,并且通过算子权重和匹配阈值的调节设置可以筛选受关注度量指标的高匹配结果。
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