川西地区地壳三维速度结构环境噪声高分辨率地震成像研究

川西高原地处青藏高原东部边缘。川西地区高分辨率的地壳上地幔三维速度结构探测研究对于青藏高原动力学和大陆内部块体边界动力学来说无疑具有至关重要的意义。近年来,川西地区已成为青藏高原动力学和大陆内部块体边界动力学研究的热点。与之相应的地球物理探测工作也十分活跃。但是,由于台站覆盖区域及空间分辨率的限制,     

基于有限元法对深基坑围护桩水平位移的分析

利用有限单元法,通过有限元程序来进行模拟计算。将所研究问题假定为平面应变问题;岩土体为理想弹塑性模型,采用平面四节点等参单元,遵循适于岩土的Drucker—Prager屈服准则;桩与岩土体之间通过设置接触单元来模拟基坑围护桩桩与岩土体的相互作用,重点分析建筑物与基坑的不同距离、基坑围护桩的刚度变化和围护桩底端土体物理力学参数变化时基坑开挖对围护桩变形的影响。     

随机近邻分类的算法研究

对随机近邻分类方法做了深入的研究，采用了随机近邻判决准则，对一事例数据进行了计算，并与多元系统聚类得出的结果进行对比，显示出随机近邻分类方法具有较好的非线性，非球形分类的特点，值得进一步推广应用。     

GPS水准计算的非参数回归法

非参数回归是一种广义的回归方法,它具有直观,对模型要求不严密,计算简单的优点。本文介绍非参数回归的原理及其左GPS水准计算中的应用,通过对两个测区的试算,得出了一些有益的结论。     

基于多时相影像的农业作物非参数与概率分类

本文提出了一种新的结合多光谱和变化检测技术的多时相卫星数据集分类方法。该方法以数理统计中的最近邻法为基础,其目标函数是使得正确分类的平均概率得到最优化,即把每个分类类别看成同等重要。该新算法被应用于一个农业作物分类的研究区域,并利用覆盖该区的不同季节的SPOT和LANDSAT TM多时像影像。结果表明,与单时像影像相比,使用五个不同季节的多时像影像可以充分地提高分类精度。为了说明该方法在大尺度范围内的效果,本文选取瑞典道拉河流域作为研究区。由于不同地物的分布高度重叠,不可能得到像元水平上满意的分类精度。这就需要引进一种新的概念：像元概率分类法。基于像元的概率向量可用于判别传统分类法的可靠性并测量单个像元的不确定性（熵）。概率分类法同时提供了不同地物的面积的无偏估计,无论所感兴趣的区域的大小。这已经在不同特性的耕地试验点进行了检验。     

基于PCL的点云数据空间管理及近邻搜索

由三维激光扫描技术获取的点云数据仅包含点的三维坐标,缺乏点对应的几何拓扑信息,同时为了在计算机中更高效的管理和处理点云数据,本文结合PCL开源库为点云数据建立K-D树和八叉树两种数据结构,并实现基于K-D树和八叉树的快速邻域搜索。     

基于车载LiDAR点云的路边地上物多阶段聚类分割算法

针对车载LiDAR点云分割存在人工干预多、分割效果不稳定等问题,该文提出一种基于车载LiDAR点云的路边地上物多阶段聚类分割算法。首先使用三维格网和广度优先搜索算法进行点云粗聚类,然后对相连地物进行欧氏聚类,生成若干边界完整的粗聚类点云,最后使用多段式近邻搜索逐步得到聚类结果,根据聚类主体和结果的体积比值评估聚合速度,以此自适应调整聚类阈值或输出结果,实现对道路场景中各类路边地上物的聚类分割。实验结果表明,该算法对行道树的正确提取率为87.0%,对路灯、指示牌的正确提取率为91.9%,且过分割/欠分割现象较少,相连地物的聚类结果仍保有完整的边缘轮廓,可保证后续点云处理的有效性。     

基于PSO-XGB混合优化技术的浅层地下温度预测——以长春市为例

准确预测浅层地下温度对于降低投资风险和推动浅层地热能开发利用具有重要意义。本研究基于粒子群优化(PSO)和极限梯度提升(XGB)的混合模型(PSO-XGB),并将其与K近邻(KNN)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)和极限梯度提升(XGB)等单一模型进行了比较。首先收集了54组钻孔数据,使用克里金插值法对数据集进行扩充,经过相关性分析最终选择经纬度坐标、年平均降雨量、年平均气温和与断裂距离等因素用作预测100 m地下温度的输入特征。然后利用测试集对预测模型进行验证,使用均方根误差(E_RMS)、平均绝对误差(E_MA)、决定系数(R²)和均方误差(E_MS)等指标评估了模型的性能。结果表明,PSO-XGB混合模型在测试集表现最好,E_RMS为0.070 6,E_MA值为0.054 9,R²值为0.962 0,E_MS值为0.005 0,在精度和拟合程度上明显高于其他模型,可知PSO-XGB混合模型在预测性能方面优于单...     

基于GIS的颗粒形状和应变分析

将GIS应用到岩石颗粒形状和有限应变分析, 使用了GIS地理数据库管理和空间对象叠置分析功能, 说明了在GIS环境中颗粒形状参数和属性参数的定义与获取方法; 对颗粒有限应变分析时, 使用了两种方法:最近邻弗莱法(TFry)和ASPAS法。以苏北盆地大丰—兴化勘探区块碎屑岩玻片为研究对象, 成功地分析了矢量化后的颗粒多边形形状及晶体塑性变形, 为构造地质分析和应用领域提供了一个方便快捷的工具。      

聚类阈值结合动态K值的蓝牙室内定位算法

针对固定阈值的动态K近邻算法定位时未能有效剔除距离较远参考点的问题,该文提出了基于聚类阈值结合动态K值的算法:①在离线阶段建立聚类指纹库,并在每个聚类子块中设定聚类阈值;②在线阶段根据待测点信号确定其所处的聚类子块和对应的阈值,由信号强度的欧氏距离和聚类阈值选取K个信号距离最小的参考点;③以信号距离倒数为权重计算坐标加权平均,作为定位结果。实验分析得出,与固定阈值的动态K值算法的平均定位误差为2.64m;聚类阈值结合动态K值算法的平均定位误差为1.12m,降低了57.6%,并且点位误差在1m和2m内的可信度分别为42.3%和77.8%。聚类阈值结合动态K值算法能够较好地剔除距离较远的参考点,可以有效提高蓝牙指纹定位的精度。