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污染物浓度预测是环境保护的重要内容,将神经网络用于水中有机污染物浓度的预测并对效果进行检验.结果表明,预测值与观测值符合较好. 相似文献
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333.
基于GIS与SDM技术的可视化空间数据分类研究 总被引:2,自引:1,他引:1
提出将GIS与可视化空间数据挖掘技术之集成的基本框架。在此基础上,基于VisualC++6.0和Ma-pObject2.0组件技术设计和开发了一个可视化交互空间数据挖掘分类系统,系统采用决策树方法和贝叶斯网络作为数据挖掘方法的基本算法,采用训练与学习相结合实现空间数据的分类。文中用实例数据对系统性能、算法和规则有效性进行了验证。结果表明,该系统是一个适用的、可扩展的可视化交互空间数据挖掘工具,系统能够实现数据挖掘实时动态的交互控制,实现了数据挖掘过程的可视化、挖掘模型的可视化和结果的可视化显示、可视化思考、可视化分析与评价。 相似文献
334.
东北黑土区侵蚀沟遥感影像特征提取与识别 总被引:3,自引:0,他引:3
东北黑土区是中国重要的粮食生产区,而长期的开垦造成了严重的水土流失现象,坡耕地表面出现大量的侵蚀沟。侵蚀沟的识别是土壤侵蚀监测的重要手段之一,目前遥感技术在侵蚀沟的识别中应用广泛,但自动化程度不高。针对特定地物影像的识别,如何选取最能够有效描述该地物的特征是解决问题的关键。本文构建了耕地和侵蚀沟遥感影像的训练样本集,基于样本集分别提取了由光谱特征和纹理特征组成的浅层特征、SIFT特征经编码后得到的中层特征,以及利用卷积神经网络提取的深层特征;再基于不同层次的特征选用合适的分类器对遥感影像进行分类,识别出含有侵蚀沟的遥感影像,形成了一套针对侵蚀沟的特征提取与识别方法,为东北黑土区的耕地保护提供有力支持。测试结果表明:基于中层特征的识别精度最高,为98.5%,但该特征需要人工设计,自动化程度有限;而利用卷积神经网络可自动提取深层特征,其识别精度达到了95.5%,同时大大提高了自动化程度,满足侵蚀沟影像的识别的需求。 相似文献
335.
336.
利用机器学习方法对地震活动大数据进行挖掘,识别出一些过去认识不到的异常,提高地震预测的准确性,是一个非常具有挑战性的科学问题.本文基于川滇部分地区(24°N—32°N,98°E—106°E)地震目录,采用滑动的时空窗口,选取16个反映地震时空强度分布特征的地震预测因子,建立了长短时记忆(LSTM)神经网络,对研究区域9个子区块未来一年的最大地震震级进行预测.通过设置训练集∶测试集=8∶2和训练集∶测试集=7∶3两个不同的训练测试模型,对过往发生的地震进行了回溯性预报.结果表明:训练集∶测试集=7∶3模型能够利用1970年1月至2004年9月的地震目录进行学习,成功回溯性预报2008年汶川地震;训练集∶测试集=8∶2模型利用1970年1月至2009年5月资料进行训练,回溯性预报2010—2019年间6级以上地震的R评分为0.407,回溯性7级地震预报时准确率高达92.31%.本文还探讨性给出预测意见:2022年2月前研究区西部、中部、东部、西南部存在发生5.1~5.3级地震的潜在危险性. 相似文献
337.
338.
基于东北地区多目标区域地球化学调查获得的海量土壤地球化学数据,利用BP神经网络模型,在土壤地球化学性质与油气田空间位置之间建立模型,构造最优的油气资源预测模型. 以土壤54项地球化学指标以及XY坐标值共同作为模型输入层,以样本是否在油气田内(1代表油气田内,0代表油气田外)作为模型输出层,基于随机抽取的油气田内和油气田外各500个土壤样本数据进行模型训练. 结果显示,多次训练后识别准确率保持在90%左右,说明该模型分类效果较好,可用于油气资源预测. 利用该模型获得了松嫩平原11 291个土壤样本的含油气概率,并绘制了油气资源预测图. 研究表明,神经网络对于解决复杂的非线性地质问题可以发挥重要作用. 相似文献
339.
岩石本构模型是研究岩石力学特征和变形机制的基础,而本构模型或模型中相关参数的识别是本构模型研究中的热点和难点问题。本文基于红板岩室内力学实验数据,分别利用遗传算法、BP神经网络以及遗传规划对红板岩本构模型进行了模式识别,结果表明,遗传算法进行参数识别需要事先假定流变模型的形式,误差较大,而BP神经网络和遗传规划可以一次性同时确定流变模型的结构形式及参数,有效避免模型假定所带来的误差。而遗传规划与BP神经网络相比,具有精度高、收敛快,可视化程度高等特点,为岩石本构参数及模型的智能识别方法的选取提供参考。 相似文献
340.
提出了一种面向无线局域网(wireless local area network,WLAN)位置指纹匹配定位的动态自适应模型,借助多个基站的实时数据为稳健室内定位提供更新的匹配数据库——radio map。基于基站与radio map采样点之间的空间关联性,将基站数据和radio map分别作为多层神经网络的输入和输出,动态更新radio map;利用多元数据异常探测技术检验基站数据捕获环境的时空变化;根据探测结果采用顾及室内布局的数值内插和再训练的方式更新模型,从而使其适应环境的时空变化。在室内动态环境中进行了多次验证试验。试验结果显示,在时变因素作用下,相比较传统方法,采用所提模型的定位方法的平均误差至少下降10%;在空间变化因素(以信标移动为例)作用下,其他方法平均定位误差大幅增加了至少165%,而采用所提模型方法的平均定位误差只增加了10%~20%,定位精度维持在3m左右(即原始精度)。结果证明采用了所提模型的定位系统能够自适应环境的时空变化而保持原有定位表现。不过,与传统位置指纹匹配定位方法相比,该模型带来了更多的计算负荷。 相似文献