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J A Vargas-Guzmán 《中国地质大学学报(英文版)》2008,19(1):85-92
An analysis of statistical expected values for transformations is performed in this study to quantify the effect of heterogeneity on spatial geological modeling and evaluations. Algebraic transformations are frequently applied to data from logging to allow for the modeling of geological properties. Transformations may be powers, products, and exponential operations which are commonly used in well-known relations (e.g., porosity-permeability transforms). The results of this study show that correct computations must account for residual transformation terms which arise due to lack of independence among heterogeneous geological properties. In the case of an exponential porosity-permeability transform, the values may be positive. This proves that a simple exponential model back-transformed from linear regression underestimates permeability. In the case of transformations involving two or more properties, residual terms may represent the contribution of heterogeneous components which occur when properties vary together, regardless of a pair-wise linear independence. A consequence of power- and product-transform models is that regression equationswithin those transformations need corrections via residual cumulants. A generalization of this result isthat transformations of multivariate spatial attributes require multiple-point random variable relations. This analysis provides practical solutions leading to a methodology for nonlinear modeling using correct back transformations in geology. 相似文献
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随着城市交通的迅猛发展,交通问题已成为各国政府面临的首要问题,建立智能交通系统,将先进的地理信息技术引入城市道路交通管理已是必由之路。论文对公交网络数据模型进行深入分析。论文介绍了一种全新的面向对象的空间数据模型——Geodatabase,并对公交网络数据进行建模。 相似文献
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河川径流等水文时间序列属于复杂的非线性系统,使用回归分析等传统的分析方法,难以获取和描述其内在关联和变化规律。利用现有的相关站点的径流量历史数据和输沙量、降水量数据,在进行规格化处理和主成分分析的基础上,利用三层BP人工神经网络模型,对澜沧江流域上游昌都站径流量与各关联因子之间复杂的非线性映射关系进行模拟,采用拟牛顿算法对模型进行训练,模拟结果达到期望精度要求,并利用1982年~1985年实测数据进行模型验证。结果证明利用BP神经网络模型对澜沧江流域站点的月径流量序列进行模拟、预测和数据补缺处理具有可行性。 相似文献
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高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景. 相似文献
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