基于模糊识别的水资源承载能力综合评价

应用模糊识别模型解决水资源承载能力综合评价问题,根据水资源承载能力相关因子自身的数据结构特性,通过模糊识别模型得到样本的级别特征值,从而达到对待评价区域的识别、归类,同时可以得到各相关因子在评价过程中的贡献率,实例部分将模型应用于全国30个省市、自治区的水资源承载能力评价,结果表明该方法的实用性和客观性。     

单频GPS整周模糊度动态快速求解的研究

提出了一种动态快速求解整周模糊度的方法,即先对系数阵进行QR分解,然后通过矩阵变换使模糊度参数和位置参数分离,从而降低矩阵的维数,满足实时动态求解的要求,最后应用LAMBDA方法搜索模糊度。为验证该算法,用单频GPS接收机进行了静态定位和动态定位两种试验。结果表明,静态定位误差小于1cm,动态定位误差小于3cm。由此可见,该方法能够为动态用户快速而精确地实施GPS单频动态定位。     

GPS高程转换系统的研究及其应用

主要就GPS高程转换进行研究，对二次曲面模型、多面函数模型、神经网络模型等进行了研究，研制开发了具有数据输入、编辑、计算、分析与输出功能的GPS高程拟合转换系统，最后通过实例计算分析，验证了该系统的可靠性与可行性。     

基于PCM改进算法的遥感混合像元模拟分析

混合像元的存在是影响遥感图像分类精度的主要原因,模糊分类是进行混合像元分解的重要方法,其效果的好坏取决于各像元分类后对各类别的隶属度值能否准确地反映像元的类别组成。当非监督分类中的聚类数目与实际类别数目不符,或者监督分类中训练样本存在未训练类别时,常用的模糊c-均值(FCM)方法的效果将大大降低,而可能性c-均值(PCM)方法则可以解决这个问题。该文提出了基于PCM算法的遥感图像混合像元分解方法,并用监督分类方法实例说明PCM方法的优越性。     

GPS动态测量中模糊度实数解的序贯最小二乘估计

本文提出一种估计GPS动态测量中的模糊度实数解递推最小二乘算法。推导了状态参数和模糊参数向量递推解；给出了残差平方和的序贯计算公式。该算法不仅可以获得模糊度的无偏最优估值，而且还能提高计算效率；不仅能够应用于动态GPS事后处理，而且能够用于实时GPS动态数据处理。算例显示了该算法的正确性。     

隧道变形预测的BP神经网络模型

本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。     

模糊集方法在汛期降水预测中的应用

以2004年汛期为例,用上年4月至今年3月的74项月环流特征量与前汛期、后汛期雨量分别作相关场分析,从中找出遥相关系数大于0.3的共75个特征量,用模糊聚类方法计算这些数据矩阵的相似系数,得出类似年份.然后对前汛期、后汛期降水作模糊均生函数模型预测,辅助以主成分降维模型,结合北太平洋海温与崇左市降水的关系、小波分析等,从而最终确定预测结论.预测结果显示,前汛期降水与实况定性正确,定量仅相差0.8毫米;后汛期降水的预报也完全正确,预测与实况都属略少年份.     

辽阳地区水稻丰歉模糊综合评判方法

运用现代统计学方法和模糊数学理论，普查确定了影响辽阳地区水稻产量的5项气候要素及其各自权重，建立了水稻产量的气候模型，揭示了各单因素对水稻丰歉的模糊关系。通过模糊运算，确立了水稻丰歉农业气候综合影响指标。     

地连墙变形的神经网络多步预测研究

结合润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑工程，提出并应用神经网络多步预测方法来研究地连墙施工变形的预测问题。系统介绍了基于时间窗口的神经网络多步滚动预测技术，并详细讨论了输入输出层的设计、隐层神经元数以及预测时间步长等一些基本预测技术问题。该预测方法应用于润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑围护工程，取得了较好的工程效果。     

金沙江干热河谷土地荒漠化评价方法研究

什么样的退化土地才是荒漠化土地，土地荒漠化的发生发展以及程度和区别等问题的定量确定，至今有关报道甚少。干热河谷是我国西南地区特殊的生态环境类型，自然资源丰富，但土地荒漠化问题十分突出，这一现象的定量认识尤为重要。针对土地景观生态系统的复杂和模糊性，在建立评价指标的基础上，采用模糊综合评判的方法，对土地荒漠化程度进行定量评价，为荒漠化土地的预防和防治提供科学依据和决策支持。