基于不同核函数的LSSVM在GPS高程拟合中的应用

GPS技术因其诸多优点在工程测量中被广泛应用,最小二乘支持向量机应用于GPS高程拟合有着一定的优势。最小二乘支持向量机在处理非线性问题时,采用核函数代替内积计算,巧妙地解决了高维计算问题。文中综述了最小二乘支持向量机常用的几种核函数,用实验进行对比分析,结果表明,采用几种核函数都取得较好的效果,采用径向基核函数时效果最优。     

改进的多元线性回归模型及其应用

从EIV（Error-In-Variables）模型入手,对经典多元线性回归模型进行改进,并采用加权整体最小二乘估计准则（WTLS）对待估参数进行估计,最后针对新增观测信息的情况,导出其参数估值修正递推算法.通过建筑基坑支护桩水平位移监测实验表明,改进的模型较之经典模型能对水平位移变量进行更好的预测.参数修正递推算法的使用,避免了复杂的重复计算,计算效率明显提高.     

基于Python的GPS高程异常拟合研究

考虑GPS高程异常具有一定的空间相关性,可将ArcGIS地统计中的确定性插值方法应用到GPS高程异常拟合中。结合Python脚本实现基于加权总体最小二乘的GPS高程异常拟合算法。结果表明,该算法的点位拟合精度和检核精度均优于ArcGIS地统计确定性插值。     

等效法收敛计变形监测

等效法收敛计变形监测,用以等效代替用收敛计直接量距方法所进行的高空变形监测作业带来的高危险和高代价问题,实现变高空高危险作业为无危险的地面安全作业,可降低工程造价,节省人力、物力和财力。还推荐一种简单易行的特征边组成方法,使得监测工作安全方便且投资小,需要增加的主要辅助设备仅是一些普通细钢丝和一根伸缩杆,基本上实现一人...     

长江口区域瞬时潮位修复方法研究

针对验潮站潮位缺失情况,提出了根据最小二乘法求解相邻潮位站间潮位序列的相关性系数,对缺失潮位进行修复,并在长江口区域进行试验,验证了方法的正确性和可行性,对实际生产具有借鉴意义。     

基于最小二乘拟合模型和PCA变换的影像融合

针对传统的PCA变换融合法,利用高空间分辨率影像与多光谱影像的线性相关特性,提出了一种基于最小二乘模型和PCA变换的影像融合方法,采用偏差指数、相关系数和信息熵三个指标,对融合结果进行了定量评价。试验结果表明,在提高了多光谱影像空间分辨率的同时,更好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

利用经验模态分解和LSSVM预测隧道不均匀沉降

隧道不均匀沉降是个复杂的系统.针对其非线性、非平稳的特点,本文将经验模态分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)引入该领域,建立了一种基于EMD和LSSVM的预测模型.首先,利用EMD方法将原始序列作平稳化处理,得到一系列本征模态分量(IMF);其次,根据各个IMF的变化规律,采用合适的参数构造不同的LSSVM...     

三次贝塞尔曲线拼接模型的折线式等值线曲线化应用

本文通过对曾广鸿等人[1]提出的利用三次Bezier曲线拼接模型实现满足拓扑关系的折线武等值线曲线化的理论方法进行编程实践后,发现仅仅根据文中的方法不能完全正确地实现等值线的绘制,为此作者通过编程实践对该方法进行了补充与完善,文中详细完整地介绍了能完全满足拓扑关系的折线式等值线全参数曲线化的具体实现方法.     

一种基于机器学习的城市发展模拟元胞模型

利用元胞自动机(Cellular Automata,CA)模拟土地利用变化,已经成为认识和理解其复杂动态演化过程的有效手段.传统的元胞自动机基于线性转换规则,较难表达土地利用变化的非线性边界问题.本文研究利用最小二乘支持向量机方法(LS-SVM),将原空间下的非线性可分问题,通过高斯径向基核函数映射到高维特征空间,简化...