基于支持向量机的GNSS时间序列预测

在深度学习的理论框架下,针对预测全球卫星导航系统(GNSS)时间序列,传统的经验风险最小化预测模型误差大精度低,泛化性能差且对历史数据的经验依赖大的问题.提出一种采用结构风险最小化原则的基于支持向量机(SVM)的时间序列预测模型.通过和多层的BP神经网络预测模型预测效果比较,结果证明SVM预测模型拥有更好的时间序列预测效果.     

精密单点定位中三种GPS卫星钟差预报模型的精度分析

分析了二次多项式、线性和灰色系统三种预报模型的原理和特点,采用了IGS精密星历和超快星历数据,选取了五颗钟差变化比较典型的卫星,实现了为期一天的卫星钟差预报。     

全球化背景下的南京港城关联发展效应分析

运用灰色关联分析法,通过计算港城关联发展的均值关联度,对近10年南京港城关联发展效应进行了定量测度。研究结果表明:南京港城关联发展效应总体上比较显著,但具有明显的阶段性,其中: 1990年到1994年,港城关联发展效应呈弱化状态,1994年到1998年呈强化态势,1998年以后则呈现明显的弱化趋势。城市产业结构的变动、港口功能的演变、周围港口的激烈竞争以及港口管理体制和国际贸易的发展是导致上述动态特征的成因机制。     

基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法

本文提出了一种基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法,首先对机载MiniSAR图像进行灰度共生矩阵纹理滤波,获得纹理特征图像,再对纹理特征图像进行分水岭算法分割,将获得的形态学重建图像进行门限阈值分割,得到最后的二值化分割结果。该方法一方面通过调整灰度共生矩阵纹理滤波的窗口大小,抑制了斑点噪声的影响;另一方面,利用分水岭算法对边缘模糊杂乱图像的优势,提高了围填海信息提取的准确性。实验结果表明,本方法对高分辨率SAR图像围填海监测图像的分割效果良好。     

波浪能电站潜在社会经济效益多层次灰色评价

对海洋波浪能电站的潜在社会经济效益进行评价,旨在为电站选址和可行性分析提供参考。多层次灰色评价方法通过建立评价指标体系,采用专家评分法确定指标的权重和分值,定性与定量相结合得到综合评价值。其结果表明了电站建设对社会经济影响的程度。案例分析验证了综合评价方法具有可行性。     

基于灰色关联分析预测法的腾冲硅藻土矿床资源评价

在矿产资源评价中,可以利用灰色理论的特点,来对目前只有少量信息的预测区进行评价和排序,确定预测靶区,指导找矿工作.应用该方法对云南西部腾冲地区的界头、团田、蛮朵、瑞滇、左所营5个工作区硅藻土资源进行排序,确定了腾冲硅藻土矿床开发下一步的工作方向,明确了矿床灰色关联分析预测法在矿产资源评价中有着重要的应用价值和独特的应用效果.     

基于显著性图像与纹理特征的遥感影像云检测

遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价值.根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割.首先将影像从RGB(red-green-blue)空间转化为HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著性图像,利用Otsu...     

地震序列较强余震灰色及最小二乘拟合预测方法的应用研究

在收集、整理1966年～2002年8月我国(主要为大陆地区)183个5级以上地震序列资料的基础上，应用灰色预测和最小二乘拟合预测方法，对每一地震序列较强(显著)余震发震时间进行“硬性”检验预测。结果表明，2种预测方法对7级以上地震序列和6级地震序列的较强(显著)余震具有较好的预测效能，预测效能分别为76．2％和64．7％；而对5级地震序列预测效果则不甚明显。因此，灰色预测和最小二乘拟合预测方法主要着眼于对大(强)地震的较强(显著)余震预测，可望在地震现场大(强)震应急工作中发挥积极作用。     

灰色系统理论在单桩静载荷试验中的应用

为了通过预测单桩沉降量去估算其极限承载力,基于静载荷试验所得的桩基沉降量具有灰指数律特征,将荷载Q看作广义的时间,建立了荷载序列的等步长及非等步长GM （1,1）预测模型.工程实例证明,所建立的灰色预测模型具有较好的实用性和创新性.     

遗传算法在水环境灰色非线性规划中的应用

利用常规最优化方法解水环境中的灰色非线性规划问题难度较大。尝试利用遗传算法与传统非线性规划解法相结合的混合数值算法对此类问题的求解进行了探索。在实例的应用中,该方法有效性得到了验证。