基于人工鱼群算法和SCA等效理论的井中横波速度预测方法

在建立页岩岩石物理模型的基础上,根据等效自相容近似(SCA)岩石物理模型,构建出岩石的纵波速度、横波速度与岩石密度、组分和孔隙度等的定量关系,得出使理论纵波速度和实际纵波速度最接近的孔隙纵横比,进而将该孔隙纵横比作为约束条件来实现横波速度预测。反演算法利用人工鱼群算法来计算最佳孔隙纵横比,并将预测的横波速度与实际测得的横波速度对比,证明了人工鱼群算法的有效性。     

几种梯度场计算的数值算法及其地学应用

梯度作为标量场在空间上最重要的微观变化特征,能较好地反映其在空间上的变化趋势。本文介绍了中心差分算子、相邻梯度因子和Sobel梯度算子三种梯度数值算法。以点电荷在三维空间中产生的电势场构造了一标量场,通过理论公式求解了其梯度值,并将理论梯度值与三种数值算法的结果进行了对比与统计分析,验证了三种梯度数值算法的有效性和适用性。结果表明,排除场源的影响后,Sobel梯度算子相较其它两种数值算法更逼近于理论梯度值。最后,利用Sobel梯度算子求取了某铜矿区可控源音频大地电磁法(CSAMT)三维视电阻率场的梯度场,用梯度场刻画了视电阻率在空间上的变化趋势,提高了对三维地下空间的电性分布规律和地质情况的认识。     

一种适用于多源道路网自动匹配的通用算法

多源数据匹配是数据转换、更新与融合的关键技术。随着GIS技术的发展以及地理信息空间数据不断增大,多源空间数据的匹配与融合成为目前GIS领域面临的重要问题。本文对多源道路网的匹配算法进行了研究,并在传统算法的基础上创建了一种可适用于多源道路网自动匹配的通用算法。该算法能够更加便捷和高效地利用道路间的拓扑特征与上下文信息关系,从而极大地提高了匹配运算的成功率和准确度。大量的数据测试表明该算法同时具有成功率高、准确度高以及通用性强等多项优点。     

盾构隧道点云典型要素分割

针对盾构隧道点云及其几何特征构建八叉树索引,使用体素化网格降采样进行点云降采样,利用统计特征滤波器达到精简点云,继而实现典型要素自动分割。结合点云精简算法,提高了随机抽样一致性(RANSAC)算法效率,通过拟合模型的几何特征,设置合理阈值,自动分割隧道典型要素。实验结果表明,该方法可以精确地分割出相邻距离阈值较小的盾构隧道典型要素,拟合的隧道半径与设计半径误差仅为3 mm;相比传统RANSAC算法,该算法运行速度提高了17倍,实现了相邻距离阈值达1.0 cm精度的目标分割。     

一种基于属性值变化程度定权的聚类算法

针对经典K-means聚类算法以欧氏距离作为相似度判断法则进行聚类划分,而未考虑聚类对象的各属性值对聚类划分的影响程度存在差异的问题,该文提出了一种基于属性值变化程度定权的聚类算法。通过采用Iris dataset数据进行实验,该算法相对于其他聚类算法获得了更好的聚类效果,且该算法适用于生物物种分类、遥感影像识别等工作领域,能提高聚类运算的精准度。     

序列蒙特卡洛算法的数字地图线状特征跟踪模型

针对数字地图中的线状特征,如道路、河流的提取问题,该文提出一种基于序列蒙特卡洛的特征提取算法。算法利用粒子滤波方法与贝叶斯模型的建模思路,描述数字地图道路的状态及其观测估计方法;在此基础上,讨论跟踪过程中的模拟退火处理以及粒子聚类分析;最后,将跟踪模型应用在数字地图的特征提取中。实验表明,与传统的数字栅格地图道路提取算法以及基于其他粒子滤波的算法相比较,基于跟踪模型的算法具有较强的鲁棒性以及精度,同时能够很好地处理扫描栅格地图中缺失的道路信息提取。     

轨道误差对InSAR相位影响的BP神经网络去除法

针对用二次多项式法去除轨道误差对InSAR相位影响时,须对干涉相位其他项分布性质作假设,且自身存在一定的模型缺陷的问题,该文提出用BP神经网络去除轨道误差对InSAR相位影响的方法。研究表明:BP神经网络法在使用时无须对干涉相位其他项分布性质作假设,模型更优。模拟实验中,轨道误差相位拟合残差更小;真实数据实验中,纠正后非形变区相位集中在零值附近,且波动趋势更为平稳。该方法一定程度上降低了传统二次多项式法的应用局限性。     

参数优化DBSCAN算法的城管案件聚类分析

针对DBSCAN算法参数对聚类结果具有较大的不确定性问题,该文提出了基于空间分析的参数优化思想:首先,基于Ripley’s K函数分析,实现自适应确定数据聚类范围EPS值;基于K-D树分析,实现自适应确定在Eps阈值内的点数量MinPts值;然后,基于以上参数的自适应确定思想,利用R语言编写了DBSCAN算法,进一步实现了数据的精确聚类。基于典型城市管理案件的实验结果表明:该方法充分考虑了空间数据统计特性,具有较好的适用性,聚类簇特征明显,聚类质量较高。     

基于航迹线追踪的TERPM定位算法

针对TERCOM（terrain contour matching）算法定位精度对航向误差敏感和算法普适性差等不足,提出了一种基于航迹线追踪的TERPM（terrain profile matching locating algorithm）定位算法。利用INS（inertial navigation system）提供的速度和航向信息对UV（underwater vehicles）的航迹进行追踪,在遍历基准地形时考虑航向误差对数据选取的影响,组合最优匹配的判别方法,提高定位算法的抗噪性。实验结果表明:TERPM定位算法适用于机动UV的精确定位且定位精度对航向误差不敏感;与已有的TERCOM改进算法相比,新算法具有更高的定位精度和更好的抗噪性能。