利用最优正则化方法确定Tikhonov正则化参数

基于均方误差最小意义下运用最优正则化方法确定正则参数,推导了计算最优正则参数的公式,并结合算例分析比较了求解病态方程的L-曲线法、GCV法等常用的方法,算例表明,基于最小均方误差的Tikhonov正则化参数优化选取方法是一种可行有效的方法。     

多尺度地理空间线状目标形状相似性的度量

本文研究了多尺度地理空间线状目标相似关系的表达与度量问题.基于Douglas-Peucker算法,通过对线状目标形状的分析,从几何学的角度,给出了衡量基本图形中折线与线段之间形状相似度的两个重要参量.按照图形特征,利用分类讨论的方法,建立了多尺度地理空间线状目标形状相似性的计算模型.最后通过实例的计算验证了该度量方法的可行性.     

统计检验抗差估计新方法研究

20世纪60年代数学家重新从广泛的意义上提出非最小二乘估计问题,并已在抗差估计中取得重要的进展。从1980年起,抗差估计理论开始被引入测量领域,并出现了许多方案。本文依据统计检验,结合IGG1区间划分的部分思想,提出了一种全新的定权思路,给出了一个简要数学模型。利用MATLAB编程,将本文提出的方法与经典的IGG1方法进行了比较,对它的抗差效果进行了总结分析,通过一个经典算例,表明新方法具有准确定位粗差的优点。     

预处理共轭梯度法解病态问题及在GPS中的应用

介绍测量数据处理中病态问题的岭估计思想及确定岭参数的方法。引入预处理共轭梯度法求解病态法方程组,说明算法的基本原理和它能有效减弱病态性的原因。用一个GPS差分动态定位的实例,通过与不同岭估计方法的对比分析,验证该方法是一个有效的数值迭代算法。     

线性不等式约束平差模型的一种解算方法

不等式约束是实际测量中存在的一种约束,本文利用整标集法求解附线性不等式约束平差模型。首先了介绍带有不等式约束平差的最小二乘问题转化成凸二次规划问题,然后在Kuhn-Tucker条件下把二次规划问题转换成线性互补问题的基础上,利用整标集法来求出参数的最佳估值,最后通过一个数值算例来说明了该方法的可行性。     

基于标准化降水指数的内蒙古地区干旱时空变化特征

利用内蒙古及周边地区70个气象站1951~2014年降水数据,采用标准化降水指数等方法,对内蒙古近64年气候干旱时空变化进行分析。结果表明:研究区近64年来除西部年际、春、秋、冬季,中部春、秋季及东部春、冬季气候趋于湿润外,其他均趋于干旱。中、东部年际、植(作)物生长期SPI在2001年和1990年左右发生突变,东部突变后趋于干旱并在2006年左右又发生明显转折后趋于湿润。西部在1960s干旱严重,中、东部在1990s至2000s干旱严重。西部年际SPI由西北向东南、东部由南向北干旱趋势速率呈阶梯状下降,中部干旱趋势速率较西、东部快;植(作)物生长期SPI空间变化与年际一致,但西、中部干旱趋势明显的区域有所扩大。     

利用修正太沙基理论进行土体非线性固结沉降计算研究

提出在基于小变形弹性假定的太沙基一维固结方程解答中采用非线性条件下定义的固结系数,并且进行了计算验证,结果证明在小变形弹性固结方程的解答中采用非线性条件下定义的固结系数可以使计算结果更好地接近实际沉降值。相对于传统太沙基理论,修正后的太沙基固结理论可以用来更准确地计算实际工程中的非线性固结沉降。     

直接基于位移的结构抗震设计理论研究进展

直接基于位移的抗震设计是实现基于性能抗震设计思想的一条有效途径,其理论主要包括三方面的内容,即直接基于位移的抗震设计方法、位移需求估计方法和目标位移的确定。本文在阅读了大量文献的基础上,对国内外在这三方面的研究进行了介绍,并对今后的研究方向进行了展望。     

大凌河流域朝阳地区1955～2014年降水趋势变化及突变分析

为了掌握辽西大凌河流域的降水变化规律,更加科学地利用和管理水资源,以大凌河流域朝阳地区为研究典型区域,根据研究区域内19552014年的降水实测资料,采用Mann-Kendall非参数检验法、滑动平均法和线性回归法从年降水量和季降水量两个角度分析了大凌河流域朝阳地区降水量的变化。结果表明,朝阳地区近60年年降水量呈下降趋势,夏季、秋季、冬季三个季节的降水量均呈下降趋势,其中降水量夏季的减少最多,而春季降水量呈显著的增多趋势;年降水量分别在1982年和2007年发生了两次突变,四季降水量的突变发生年份各不相同。     

基于遗传算法优化BP神经网络的玉米遥感估产方法

以内蒙古自治区开鲁县玉米作物为研究对象,将生育期内玉米遥感影像所提取的多种植被指数和实地采样点的测产数据作为训练值,利用BP(back propagation)神经网络和遗传算法优化BP(GA-BP)神经网络估产模型,得出网络预测的玉米产量数值。通过决定系数R 2和均方根误差RMSE,比较实测产量与预测产量之间的精度,BP神经网络模型R^2为0.8452,RMSE(%)为28.37;遗传算法优化BP神经网络模型R^2为0.9850,RMSE(%)为6.70,表明遗传算法优化BP神经网络估产模型具有一定可行性和可信度。