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基于北京二号影像辅助nDSM的建筑物自动提取

针对建筑物提取方法缺乏泛化性的问题,本文提出了将nDSM、北京二号影像、NDVI、BAI的七通道图像相结合作为数据源的提取方法。采用随机森林、梯度提升机、支持向量机、BP神经网络分类器对建筑物进行提取获取最佳分类器模型,并运用二值化与开闭运算,以建筑物面积与最小外接矩形面积的比值为阈值,对建筑物分别进行最小外接矩形、DP算法拟合,优化建筑物提取结果。试验结果表明,梯度提升机(GBDT)较其他分类模型在不同场景下综合效果较好,F-score精度更高。     

基于历史数据的黄海浒苔爆发规模预测

依据黄海浒苔初始覆盖面积及最大覆盖面积的历史数据,选取温度、光强、降水3种对于浒苔生长扩散最重要的影响因子,本文提出并建立了基于BP神经网络确定转换系数R的浒苔覆盖面积预测模型,可在浒苔出现初期即实现对本年度浒苔最大覆盖面积的模拟预测,并通过历史数据进行验证。结果表明,所预测的浒苔最大爆发情况与真实情况相符,研究成果可为浒苔的应急准备工作争取更多的时间提供一定参考。     

基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测北大核心CSCD

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。     

基于 BP 人工神经网络算法的临沂市土地利用集约状况探析

通过对2009—2012年度临沂市9县3区统计年鉴和变更调查中11个相关指标数据的搜集,借助 MATLAB7．0软件平台,利用 BP 人工神经网络算法,算出2009—2012年度各县区土地利用集约度,并利用 BP 人工神经网络的预测功能,预测了2013年和2014年度土地利用集约度值,结果表明临沂市平均土地利用集约度水平正逐步从粗放利用发展到中度集约,兰山区土地利用集约度水平一直为高度集约,集约度居全市之首,罗庄区一直为中度集约,稳中有进。预计到2014年底,大部分县区在中度集约或以上,仅有费县、蒙阴2县为粗放利用。。     

未确知测度BP神经网络模型在黑河流域水质预测中的应用

水质预测是水环境规划、评价和管理的重要依据,对促进水资源可持续利用及生态发展具有重要意义。针对水质预测中各项因子的不确定性,基于未确知测度理论(unascertained measure,UM),采用改变网络初值的方法,对BP神经网络加以改进,并利用黑河流域莺落峡水文站1998~2011年的水质监测资料进行分析和预测。以挥发酚为参考序列,用灰色关联方法分析参考序列与其他因子的关联度,并最终确定BP网络的输入节点为CODmn、DO、SO42-、Cr6+以及挥发酚,输出节点为挥发酚,从而建立UMBP模型。分析结果表明,UM-BP预测模型比标准的BP神经网络模型具有更高的预测精度。因此,该模型应用于黑河流域水质预测是可行的。     

GAMIT/GLOBK在Linux系统下的安装与应用

GAMIT是国内外高精度GPS数据处理中通常采用的软件之一,多安装于Linux操作系统,本文主要介绍了GAMIT在Linux平台下的安装与使用,并通过算例来说明GLOBK进行网平差后所得到的坐标结果是可靠的。     

BP神经网络在矿产资源评价中的应用

简述BP神经网络的基本原理,通过实例阐述BP神经网络在矿产资源GIS评价应用方法,提出注意事项及如何提高评价应用效果.     

岩石本构模型智能辨识方法研究

岩石本构模型是研究岩石力学特征和变形机制的基础,而本构模型或模型中相关参数的识别是本构模型研究中的热点和难点问题。本文基于红板岩室内力学实验数据,分别利用遗传算法、BP神经网络以及遗传规划对红板岩本构模型进行了模式识别,结果表明,遗传算法进行参数识别需要事先假定流变模型的形式,误差较大,而BP神经网络和遗传规划可以一次性同时确定流变模型的结构形式及参数,有效避免模型假定所带来的误差。而遗传规划与BP神经网络相比,具有精度高、收敛快,可视化程度高等特点,为岩石本构参数及模型的智能识别方法的选取提供参考。     

基于小波分析的灰色-神经网络组合模型在大坝变形预测中的应用

监测序列经小波分解后可以得到各层分量。对低频分量采用灰色GM(1,1)模型进行建模预测,对高频分量采用BP神经网络进行建模预测,最后将各分量进行小波重构,得到监测序列的预测值。将预测值分别与没有进行小波分解直接用GM(1,1)模型预测的值和经小波分解的低、高频系数都采用GM(1,1)模型预测的值进行对比,发现经小波分解的灰色-神经网络组合模型预测精度更高。