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991.
针对数字化地图的特点和一般数字化曲线拟合方法的不足,提出利用附有限制条件的参数平差来估计拟合曲线参数的计算方法。在参数平差中,把纵坐标和横坐标均看作为观测值,综合处理偶然误差和系统误差的联合影响,利用参数的协方差矩阵对平差结果进行精度评定,并利用圆曲线函数模型进行平差实例计算,检验了参数平差的合理性。 相似文献
992.
顾及多尺度分割参数的FNEA面向对象分类 总被引:1,自引:0,他引:1
首先对分形网络演化(FNEA)算法做了介绍,通过试验对比4种分割方法棋盘分割、四叉树分割、多尺度分割、光谱差异分割的效果。此外,通过eCognition Developer 8.7分析软件对影像进行多尺度分割预处理,从5开始,以5为单位向上递增,共选取12组参数进行分割试验,采用面向对象CART分类器对分割后影像分类。对比分类效果图可知,小尺度分割参数对分类效果能有较好的提升;对比总体精度及Kappa系数可知,小尺度分割参数分类精度优于大尺度分割参数,且当分割参数Scale为10时,分类精度达到最好的级别。 相似文献
993.
顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法 总被引:1,自引:1,他引:0
基于特征匹配的多模态影像配准方法无法达到像素级配准精度要求。本文研究了一种顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法。基于马尔科夫随机场(MRF)的非参数化配准模型充分利用多模态影像的图像信息进行相似性测量,同时考虑了灰度及梯度统计信息,求解方法上对值空间进行离散化,提高收敛速度。通过3组多模态影像的配准试验,验证了该算法的可行性。试验表明:本文算法的配准效果优于基于人工刺点的多项式模型配准和只考虑灰度信息的多模态影像配准;与此同时,该算法对于较大形变的影像配准也具有一定的适用性。在空间精度方面,平均配准误差小于1个像素,最大配准误差小于2个像素。 相似文献
994.
996.
针对较少利用GAMIT软件分析北斗基线的情况,首先利用GAMIT软件解算了北斗长基线,然后选取截止高度角、天顶对流层延迟参数、测站约束值三项控制参数对北斗长基线解进行了影响测试.解算结果表明:GAMIT(10.61)可以成功解算北斗长基线且相对精度在10-8量级;截止高度角的选择对解算精度影响较大;天顶对流层延迟参数个数的设置对解算影响不大但随着参数个数增多精度也有所提高;设置测站不同约束值对基线精度影响较大,选择适当的约束值尤为重要. 相似文献
997.
998.
为了更准确地预测裂隙对岩体压缩力学特性(如强度和刚度)的影响,需要建立更为合理的裂隙岩体压缩损伤模型。为此,基于相关试验数据和裂隙岩体单轴压缩力学行为,采用损伤及断裂理论对目前断续裂隙岩体压缩损伤模型中存在的不足进行了深入分析,并对其进行了3方面的改进,即:不再将裂隙变形参数视为定值、考虑了裂隙面上法向正应力产生的负第一应力强度因子(KI)、考虑了裂隙面上有效剪应力产生的KI,由此最终提出了考虑裂隙变形参数的岩体单轴压缩损伤本构模型。最后采用试验数据对该模型的合理性进行了验证,发现与现有模型相比,该模型明显提高了岩体单轴压缩弹性模量和损伤值的预测精度,尤其是当裂隙倾角为0°时,该模型计算得到的弹性模量为4.306 MPa,与实测弹性模量4.310 MPa几乎相同。因此,该模型能够很好地刻画岩体单轴压缩力学行为,这也说明考虑裂隙变形参数对岩体单轴压缩力学特性的影响是十分必要的。该研究可为准确预测裂隙岩体的单轴压缩力学行为提供参考。 相似文献
999.
岩溶区隧道在施工过程中易发生崩塌,针对力学方面的隧道塌方机理分析较多,而针对岩溶软弱破碎带等地层方面的隧道塌方机理研究分析较少。为保证隧道施工的安全性、经济性和可行性,掌握隧道施工中的塌方机理非常有必要。依托贵州某岩溶破碎地层隧道在开挖过程中发生的坍塌现象,结合隧道的监测数据,运用BP神经网络的构建原理,对隧道的地层参数进行反演。将反演土体力学参数输入到FLAC3D有限元软件构建的不同施工方法模型中,对典型断面的崩塌破坏机制和风险进行判断和分析。结果表明:施工方法对隧道开挖的稳定性影响较大,针对围岩等级为Ⅴ级的隧道,采用三台阶七步法和单侧壁导坑法施工较安全,隧道塌方与隧道双向同时开挖没有关系;反演所得的隧道拱顶位移预测值为2.3 cm,地表位移预测值为1.2 cm,与监测数据偏差13%左右,反演结果具有一定的可信度。研究结果对岩溶区软弱破碎地层断面隧道公路建设具有重要指导意义。 相似文献
1000.
基于TBM施工数据进行围岩感知对保障TBM施工安全、提高施工效率至关重要,其中TBM掘进参数预测的准确率是检验围岩感知效果的重要依据.为此,以吉林引松工程TBM四标段为研究对象,选取TBM上升段破岩数据为输入特征X1,选择两个施工控制参数(刀盘转速和推进速度)为输入特征X2,构建卷积神经网络机器学习模型,对TBM掘进响应参数Y(刀盘扭矩和总推力)进行预测.按照学习对象的不同,分别构建了只学习稳定段掘进响应行为的点预测模型和同时学习上升段和稳定段掘进响应行为的线预测模型,结果表明:点预测模型无法描述控制参数对掘进响应参数的影响;线预测模型虽然可以描述控制参数对掘进响应参数的影响,但是对稳定段的掘进响应预测数值偏低.考虑到上述局限性的原因是稳定段行为样本数量只占总样本数量的9%,提出了一种通过调节损失函数的方法来提高稳定段行为样本的权重,显著提高了线预测模型的预测精度.改进后的结果表明:在TBM掘进参数预测中,应对整个掘进段的行为进行学习,并提高稳定段行为的权重,以便获得高精度的掘进响应参数预测模型.获得的模型能够为进一步的围岩感知和控制参数优化提供基础. 相似文献