多维联合概率理论对三峡工程设计洪水的计算

首次将多维联合概率理论应用到三峡大坝设计洪水的风险分析,并用随机模拟方法(ISPUD)对四维联合概率分布进行了求解,得出在长江上游干流及主要支流来水量出现的不同组合和最不利组合情况下,相应三峡大坝不同联合重现期的设计洪水。可用于三峡工程的风险分析及防洪调度。     

随机森林模型在遥感水深反演中的应用

随着我国浅海测绘需求的日益增长,文中利用四波段的WorldView-2高分辨率遥感影像,选取我国南海西沙群岛中的甘泉岛和台湾南湾地区作为典型试验区,开展水深反演研究。引入随机森林算法构建了随机森林水深反演模型,并同常用的3种水深反演模型进行精度对比。结果表明,在甘泉岛和南湾地区随机森林模型反演的水深值和真实水深值的RMSE分别为0.85 m和1.59 m,MRE分别为8%和12%,均优于其他3种模型。     

基于DEA和SFA的我国海水养殖技术效率

文章采用2005—2015年我国沿海地区的面板数据,运用数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)方法对海水养殖技术效率进行测度,并系统分析海水养殖技术效率的影响因素和意义。研究结果表明:我国海水养殖投入和产出水平较合理,但投入资源的优化配置仍有不足;海水养殖面积、海水养殖人员数量和中间物质消耗对海水养殖产量有显著的正相关影响,投入的鱼苗数对产量的影响不显著;运用DEA和SFA方法测度海水养殖技术效率存在显著相关性和差异性,在排序上存在显著一致性;海水养殖技术水平、海水养殖结构、机动渔船比例、海水养殖产值水平和海水养殖规模与海水养殖技术效率呈显著正相关,海产品加工水平呈正相关但不显著;研究海水养殖技术效率对海水养殖产业的发展具有重要意义。最后,基于海水养殖技术效率的影响因素提出相关建议。     

基于随机森林特征选择的城市绿化乔木树种分类

城市绿化在改善空气、水和土壤质量,吸收和减少二氧化碳及各种污染物,缓解城市热岛和减少雨水径流等方面发挥着重要作用。及时准确地获取树种信息是城市规划与绿化管理的先决条件,对进一步改善城市生态环境也具有重要意义。基于遥感技术,使用高空间分辨率的WorldView-2卫星影像,采用光谱、纹理、指数以及几何等多种特征相结合的面向对象方法,并通过随机森林进行特征选择,对福州大学旗山校区北部的榕树、杧果、香樟、重阳木、羊蹄甲、垂叶榕以及木棉7种主要绿化乔木进行树种分类。实地验证结果表明：通过特征选择可以减少或规避数据冗余以及休斯效应的产生,该方法可以提高现有同类型树种分类的精度,当淘汰全部特征的20%,利用34个特征（包括15个光谱特征、6个纹理特征、8个指数特征和5个几何特征）进行分类时,总精度最高,可达74.95%,Kappa系数为0.67。其中,光谱平均值的特征重要性最高,而各波段的标准差的重要性较低。WorldView-2卫星影像的4个新增波段,特别是黄光和红边波段及其构建的指数特征重要性较高,也说明这些波段在植被遥感,特别是树种分类中极具应用前景。     

随机波浪作用下座床式大直径薄壁圆筒防波堤的动力分析空间模型

随机波浪作用下座床式大直径薄壁圆筒防波堤的动力运动过程分为:摇摆、摇摆—小滑移运动和摇摆—大滑移运动三种运动模态,引入了控制侧向滑移的阻滑板—弹簧—阻尼器运动模型,建立了相应的动力分析空间模型。在大型有限元软件ANSYS中利用参数化设计语言APDL进行二次开发实现其空间模型,并把此空间模型计算结果与文献[1]中建立的平面模型计算结果比较,获得了一些有价值的结论,表明了本模型和方法对随机波浪荷载作用下大直径薄壁圆筒防波堤动力响应的数值模拟的可行性和有效性。     

基于随机森林的光子计数激光雷达点云滤波

新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。     

基于深度学习的钨钼找矿靶区预测方法研究

随着矿产勘查工作由浅部矿向深部隐伏矿、由易识别矿向难识别矿发展,找矿难度日益增大,地质专家越来越重视新理论、新方法、新技术的应用。深度学习作为人工智能的前沿领域/技术,对于实现矿产资源预测“智能化预测评价”具有得天独厚的优势。本文以陕西省镇安县西部钨钼矿集区单元素化探异常原始数据为基础,提出了基于深度学习的钨钼矿产评价方法。该方法以归一化地球化学数据作为模型训练数据,通过深度学习中深度自编码网络方法实现异常值提取进而识别重点成矿有利地段,实现矿产资源找矿远景区定性预测。研究结果表明,在对957条单元素化探异常原始数据分类且做好模型标签后,整个过程在计算机的“黑盒子”中自动完成学习和预测,相较于传统预测研究方法,本文方法具有自动化程度高和客观性强的特征。此外,本文利用已知矿点构建训练数据集,采用随机森林方法对预测区进行矿产资源找矿靶区预测圈定,为进一步缩小找矿靶区范围提供科学依据。     

人工育珠对三角帆蚌(Hyriopsis cumingii)遗传基因影响的初步研究

采用酚-氯仿和试剂盒两种提取法对三角帆蚌怀珠群与非怀珠群各6个个体进行基因组DNA的提取,然后在优化RAPD(随机扩增多态性DNA)检测条件基础上,从80个随机引物中筛选出12个扩增较好且多态性强的引物进行RAPD扩增,产物通过水平板琼脂糖凝胶电泳和垂直板聚丙烯酰胺凝胶电泳两种方法进行检验并对DNA的多态性进行分析。结果显示在怀珠群和非怀珠群检测到的位点数、多态位点比例、平均Shannon多态性信息指数、平均Nei's基因多样性指数、群体内个体间平均遗传相似率和平均遗传距离分别为100、33%、0.1927、0.1324、0.904、0.096,95、47.37%、0.2711、0.1879、0.861、0.139,群体间的平均遗传距离为0.821,非怀珠群的变异性大于怀珠群;本研究还获得了两群体各自的特异扩增谱带及两群体间表达差异较大谱带,这些位点很可能是由人工育珠所引起。根据MEGA4.0软件的UPGMA和NJ程序构建的分子系统树可直观地将两群体分开。     

植被电磁散射的半空间模型研究

本文给出了地面植被电磁散射的半空间模型研究方法.在以往的相关文献中,均采用自由空间格林函数求解单个叶片散射体的散射场,本文利用半空间并矢格林函数求出了单个散射体的散射场,然后运用Monte Carlo方法模拟生成地面植被层,得到了在半空间下植被层的电磁散射特性,计算出了单、双站雷达散射截面,并与自由空间下的散射场做了相互对比.结果表明,在半空间格林函数下得到的散射场更为适用于描述地面植被的电磁散射特性.