滑坡变形预测灰色神经网络耦合模型的构建及适用性分析

结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。     

���ڳ��������ƽ̨�IJ��н⼼�����������������е�Ӧ��

???????????????????н?????????????????????е???????????漰??????????л?????????????????????????????????????λ????????С????????,?????OpenMP??MPI??????л??????????Ч???     

面向大规模空间Agent建模的分布式地理模拟框架

基于Agent建模的地理模拟是认识和理解动态地理现象的有效方法,但随着地理模拟的规模和复杂性不断增加,模型的计算问题开始凸显。分布式并行仿真是解决大规模Agent复杂模拟计算的途径,然而已有研究基于Agent建模/仿真软件构建并行仿真系统的方式并不适用于具有高移动与行为交互的空间Agent建模及其模拟过程的实时可视化。为解决这个问题,本文提出了一个分布式地理模拟框架DGSimF,用于大规模动态空间Agent模拟,支持模拟过程的实时表示与分析。设计了一个简单但高效的时空数据模型建模空间Agent,支持直接基于Agent行为建模集成地学模型,采用了时间微分方法协同各计算节点行为的执行,实现以“任务并行”的方式进行分布式计算以提高仿真性能,构建了基于三维地球渲染引擎的虚拟地理环境,提供模拟过程的实时可视化。最后,以“红蓝对抗”案例进行了实验验证,对不同模拟计算量和不同客户端数量下的仿真性能进行了分析,结果表明DGSimF可以为具有时空特征变化与行为交互的大规模空间Agent模拟提供一个有效的平台。通过扩展计算节点,DGSimF可以有效地缓解复杂模拟计算的压力问题,并且仿真性能较高,在实验中并...     

分数阶傅里叶变换联合支持向量机的建筑物变形预测

提出一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transformation, FrFT)与支持向量机(support vector machine, SVM)相结合的建筑物变形组合预测模型。首先利用FrFT对变形时间序列进行多尺度分析,将复杂时间序列分解为一系列结构较为简单的子序列;然后利用SVM对每个子序列分别建立预测模型,通过将各个子序列的预测结果进行综合叠加,得到最终预测结果;同时考虑到SVM模型参数选择的难题,提出一种改进果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)对其进行全局寻优,提升预测性能。以西南地区某混凝土坝变形实测数据为例开展验证实验,结果表明,本文组合预测模型能够充分挖掘数据中隐含的趋势性和规律性信息,获得较高的预测精度。     

顾及大气角动量的Prophet-VAR日长变化预报方法

针对日长变化参数序列中蕴含的复杂非线性特征会严重影响其预报精度的问题,同时为探讨引入大气角动量序列是否有助于提升预报精度,提出一种Prophet拟合外推联合向量自回归(vector autoregression,VAR)残差补偿的组合模型用于日长预报.选用2008～2020年的日长变化参数序列进行实验,同时设计不顾及大...     

多边形叠加Vatti算法的VCS优化方法与GPU并行化

Vatti算法是常用的矢量多边形裁剪算法之一,在其构建扫描束实现交点计算的过程中,二叉树的数据结构和递归计算方法导致其计算效率受矢量多边形边界顶点数量影响显著。本文针对Vatti算法执行过程中较为耗时的扫描束构建环节,提出了一种多边形边界顶点预排序的优化方法——VCS（Vertex Coordinate Pre-Sorting）方法,并基于该方法实现了对Vatti算法的GPU细粒度并行化。VCS方法使用双向链表对Vatti算法原有的二叉树数据结构进行了替换,以较小的额外存储空间取得了多边形边界顶点信息查找效率的明显提升。在GPU环境下采用双调排序算法对多边形边界顶点数组元素进行并行化排序并过滤出有效值,克服了原始算法使用二叉树存储导致效率低下的问题。实验结果表明,改进后的算法与原始算法相比,具有相同的计算精度;当多边形顶点数量为92万,CUDA每个线程块中的线程数量为32时,使用VCS优化方法,与采用CPU计算构建扫描束方法相比,GPU并行化方法获得了39.6倍的相对加速比,矢量多边形叠加分析算法效率总体上提升了4.9倍。     

东北亚地区MS6.0以上地震异常电磁波动研究

利用2005-01~2009-12 DEMETER电磁卫星详查模式下磁场与电场的极低频（ELF）三分量波形数据,选取东北亚地区（38°~58°N,105°~145°E）6个M_S≥6地震,对震前30 d震中上空±10°的6 000余条1130和1135轨道数据进行波矢分析和坡印廷矢量分析。结果发现,2005-08-16日本本洲东岸近海M_S7.2地震和2009-06-05日本北海道地区M_S6.6地震震前在质子回旋频率以下记录到来源于地球的异常电磁波扰动;2005-11-10俄罗斯西伯利亚东南部M_S6.4地震和2007-08-02俄罗斯萨哈林岛(库页岛)M_S6.8地震震前在质子回旋频率以下没有记录到异常电磁波扰动;2007-02-17日本北海道地区M_S6.2地震和2008-06-13日本本州东岸近海M_S7.3地震震前在质子回旋频率以下记录到异常电磁波扰动,但并非来源于地球。     

局部型地形因子并行计算方法研究

 随着分析区域的扩展及需求精度的提高,数据-计算密集型地形分析亟需通过并行化来满足用户的时间响应需求。局部型地形因子是以一定半径的分析窗口(通常为3×3)计算且具有单元计算结果独立性的地形信息,是数字地形分析的基本参数。本文在分析局部型地形因子串行算法特征的基础上,以坡度算法为样本,对局部型地形因子的并行计算方法进行了深入研究。从数据并行的角度,对并行计算环境下的数据划分粒度、方式及结果融合策略进行了分析,构建了局部型地形因子的并行计算方法。利用SRTM陆地表面地形DEM数据,设计了坡度并行计算的实验以验证其方法的正确性和实用性。实验结果表明,本文提出的并行计算方法顾及了任务、数据及计算环境,可快速对局部型地形因子串行算法进行并行化改造,提高算法的执行效率,具有较好的并行性能。     

���ڻع�����������Ľ�������μ��㼰��άģ��

?????????????μ????????μ???????????÷?????????????е????????????е???С??????????????????????????????????????????????????????????ι???????????????÷?????????С?     

基于Gabor变换和支持向量机的手写体字符识别算法

针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,将支持向量机SVM方法用于手写字符的识别.算法首先采用Gabor变换提取手写字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器.再应用SVM分类器分类和判别手写字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.