多模式资料在成都地区的温度预报研究应用

本文采用2015年3月~2016年2月EC、T639及德国三家高分辨率模式资料与成都地区13区县国家站自动观测的日最高、最低气温资料,利用距离权重平均法对模式资料进行处理,并利用平均差值、多元线性回归方法对单模式、多模式温度预报资料与实况资料进行拟合。对比结果发现:单模式差值订正前后效果有明显改善;多模式线性回归拟合率高于任何一个单模式拟合率,进而通过VB编程完成了成都市多模式资料温度应用平台,应用中表现最好,可以为预报员提供很好的参考依据。      

回归-Elman网络在矿坝变形预测中的应用

金矿开展矿坝的变形监测工作,引入多层递阶回归分析模型,有较高的预测精度,但方法较繁琐,计算较复杂。由于变形数据可分离成趋势项与随机项,趋势项可用多元线性回归良好地拟合;随机项的预测,文中采用Elman网络建模计算,最后利用矿坝的实测高程位移数据进行验证,并与多层递阶回归进行比较。结果表明:回归-Elman网络模型比多层递阶回归的预测精度更高,效果更好,且方法简洁实用性强。     

支持向量机的车载雷达点云目标识别

为了进一步研究移动测量系统的数据处理问题,该文根据点云的基本特征,归纳了由7个特征构成的点云原始特征向量,在此基础上,结合语义环境构建了由17个特征构成的点云扩展特征向量,并采用支持向量机模型对车载LiDAR点云进行行道树点云识别的一系列实验。实验中采用粒子群优化算法和遗传算法对支持向量机进行参数寻优;采用不同特征向量和不同数目样本对点云进行学习和目标识别;分析了特征向量的学习曲线和识别精度。实验结果表明,支持向量机模型能够在行道树点云识别中取得较高的精度。     

一种裸露土壤湿度反演方法

针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。     

混合核特征加权SVM遥感湿地空间分类

针对湿地空间信息的复杂性和SVM的分类性能,设计一种基于混合核函数的特征加权SVM分类模型,综合利用多种特征信息,避免被弱相关特征所支配,从而提供更佳的映射性能和泛化能力。实验结果表明,该分类模型兼具良好的外推和内推能力,能够有效地融合不同信息源特征,得到更完整和准确的分类结果,在总体精度、Kappa系数等多项指标上都表现出更高的水平。     

高维遥感图像的快速分类算法

为了实现对高维遥感图像的快速准确分类,提出了一种基于k均值二叉树支持向量机(SVM)的分类方法。该方法通过对选取的训练样本进行k均值聚类,生成支持向量机分类二叉树,作为确定最佳分类顺序的依据,以降低分类过程中的误差累积并提高整体分类精度,而且可缓解由样本数量不均衡导致的分类误差。该方法可在不进行降维处理的情况下,对高维遥感图像进行快速准确分类。测试结果表明,其分类速度和分类精度都优于传统的支持向量机分类结果。     

局部均值分解与支持向量回归的大坝变形预测

针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。     

改进支持向量机的高分遥感影像道路提取

针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。     

地下结构孕险环境危险性预警的改进SVM模型

针对地震作用下孕险环境样本数据有限、复杂非线性等特点,提出了一种基于最小二乘支持向量机的地下结构孕险环境危险性预警方法。围绕地震后效应的地下工程区域孕险环境危险性预警目标和特征参数,设计孕险环境危险性问题的向量机表示形式,提出孕险环境危险性支持向量机训练工作机制,利用支持向量机结构风险最小化原则和非线性映射特性,建立基于最小二乘支持向量机的地下结构孕险环境危险性预警模型及其算法组件,并利用遗传算法优化其惩罚函数和核函数参数,隐式表达孕险环境危险性与其影响因素之间的非线性关系。结果表明,模型具有有效的小样本学习能力,具有较高的拟合和预测精度,明显优于神经网络等预测模型。     

加权Logistic回归模型在火山岩型铜矿预测中的应用:以宁芜盆地中段为例

文中探讨了加权Logistic回归模型在宁芜盆地中段火山岩型铜矿预测中的应用。首先,结合研究区的成矿地质背景,提取地质体、构造、围岩蚀变三大类证据因子;其次,分析各证据因子与铜矿点之间的空间关系,认为姑山旋回、娘娘山旋回火山机构控制了本区火山岩型铜矿的空间分布,根据计算结果,选取与火山岩型铜矿密切相关的龙王山组、姑山组地层,姑山旋回粗面斑岩、娘娘山旋回二长斑岩、NW向构造1.5 km缓冲区、NE向构造1.3 km缓冲区、EW向构造4.5 km缓冲区、硅化、褐铁矿化、黄铜矿化等作为模型自变量;最后采用加权Logistic回归模型进行成矿概率计算,并结合成矿地质背景,圈定四个成矿远景区,分别为P1、P2、P3、P4,其中P1、P2、P3呈北东向展布,主要受娘娘山和姑山火山机构控制,P4为东西向分布,主要受龙王山火山机构控制,在这些预测区中,均存在已发现的铜矿体,说明预测可信度较高。