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储层物性参数作为描述储层特性、储层建模和流体模式的重要指标,其准确估算可以为储层预测提供有力参考依据,但传统储层物性参数反演方法无法兼顾反演精度及空间连续性。针对上述问题,本文引入地震属性作为深度学习算法输入,针对地震属性之间存在的信息冗余特征,利用随机森林-递归消除法对地震属性进行约简预处理,最终建立一种基于地震属性约简的储层物性参数预测方法。实际数据测试结果表明,地震属性约简的深度学习储层物性参数预测结果具有良好的精度及横向分辨率,证实本文方法的有效性。 相似文献
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准确预测城市内部OD流对于优化城市交通运行效率、提高资源利用率以及促进城市可持续性发展具有重要作用。现有研究大多基于单一尺度利用地理位置之间大量的历史流量来预测未来的流量,尚未有研究充分探究不同空间尺度下OD流预测可能存在的重要特征或建模精度差异等问题。本研究以北京市出租车轨迹为例,采用深度重力模型(Deep Gravity)对不同空间尺度下的轨迹OD流进行预测。同时,引入SHAP值(SHapley Additive exPlanations)揭示不同尺度下影响OD流预测建模的重要特征。结果表明:(1)相比于重力模型和辐射模型,街道尺度下深度重力模型的OD流预测精度最高(CPC值高达0.83),且成功捕捉到了北京市早晚高峰时段的OD流网络整体结构,呈现出“环形散射状”特征;(2)在本研究所选各空间尺度下,对OD流预测精度影响最大的4个特征均为O、D点之间的出行距离,O、D点周围公司企业数量、餐饮服务数量以及购物服务数量;(3)同一特征对OD流预测模型的局部影响不同于全局,如科教文化和体育休闲类POI在全局尺度下对模型影响较小,但在局部尺度下却表现出极大的影响。 相似文献
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本文在原有VGG19卷积神经网络的基础上,提出了一种基于迁移学习模型参数的水稻病害图像分类方法。该方法利用ImageNet数据集预训练生成的VGG19卷积神经网络,通过将网络相关参数迁移和调整的方式构建水稻病害图像分类的技术流程。通过对图像的预处理扩充样本数据,针对病害特征利用训练集调整训练参数,并利用验证集进行性能实测优化分类模型,实现水稻病害图像的快速识别分类,最后利用测试集评价分类精度。测试结果表明,该方法能够很好实现水稻病害图像的分类,分类精度达到99%以上。 相似文献
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关于开征物业税的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
杨茜 《国土资源导刊(湖南)》2006,3(4):25-27
近两年,全国大部分地区房价涨势明显,部分地区上涨过快过猛,甚至影响到社会公平与和谐。如何通过包括税收政策在内的各项政策的调控,有效抑制房地产过热、房价过高的状况,成为民众普遍关心的焦点。国家税务总局在制定“十一五”规划时提出,要在条件具备时,研究合并房产税和土地 相似文献
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