基于特征增强和ELU的神经网络建筑物提取研究

近年来,城市发展快速,大量人口奔向城市工作生活,城市建筑物的数量有如雨后春笋般扩张,需要合理地规划城市土地资源,遏制违规乱建现象,因此基于高分辨率遥感影像,对建筑物进行准确提取,对城市规划和管理有着重要辅助作用.本文基于U-Net网络模型,使用美国马萨诸塞州建筑物数据集,对网络模型结构进行探究,提出了一种激活函数为EL...     

基于循环神经网络的欧亚中高纬夏季极端高温年代际预测模型研究

近几十年来频繁发生的极端高温事件严重威胁着自然生态系统、社会经济发展和人类生命安全。针对生态环境脆弱的欧亚中高纬地区,首先评估了当前主流动力模式(CMIP6 DCPP)对于该地区夏季极端高温的年代际预测水平,并构建了基于循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的年代际预测模型。多模式集合平均(Multi-Model Ensemble,MME)的评估结果显示,得益于大样本和初始化的贡献,当前动力模式对于60°N以南区域(South Eurasia,SEA)展现了预测技巧,准确预测出了其线性增长趋势和1968—2008年间主要的年代际变率,然而模式对于60°N以北区域(North Eurasia,NEA)极端高温的年代际变率几乎没有任何预测技巧,仅预测出比观测低的线性增长趋势。基于86个初始场的动力模式大样本预测结果,RNN将2008—2020年间NEA和SEA极端高温的年代际变率预测技巧显著提高,距平相关系数技巧从MME中的-0.61和-0.03,提升至0.86和0.83,均方差技巧评分从MME中的-1.10和-0.94,提升至0.37和0.52。RNN的实时预测结果表明,在2021—2026年,SEA区域的极端高温将持续增加,2026年很可能发生突破历史极值的极端高温事件,NEA区域在2022年异常偏低,而后将呈现波动上升。     

长江三角洲地区地形变特征的GPS监测和分析

本文介绍上海地区GPS综合应用网SCGAN在长江三角洲地区地形变的监测和研究中所取得的成果. 对监测到的长江三角洲地区振幅达5～6 mm的垂向季节性运动的地球物理机制进行较深入的分析和研究. 研究表明,通过对大气压、积雪和土壤湿度质量负载、非潮汐海洋质量负载、以及基岩的热胀冷缩等地球物理机制因素引起地壳垂向季节性变化的定量分析,可以较好地解释GPS的监测结果,对两者间存在的一些系统偏差做了定性分析. 而对上海市区4个GPS基准站监测到的振幅近10 mm的垂向季节性变化,在扣除地球物理因素后,剩余5 mm垂向季节性变化与上海近几年每年定期采、灌地下水引起的地下水水位的周期变化有关.     

黑龙江省数字化区域前兆台网AFTS系统的设计开发

针对数字化前兆数据文件多且数据量越来越大的特点,笔者研究了黑龙江省数字化区域前兆台网中心前兆数据流的传输模式,采用DOS脚本和汇编语言,设计开发了台网前兆数据每日自动下载和台站每日数据自动拨号传输的系统--Auto Fik Transmission Systern For Seismic Prectlsor Network Center By Ftp Service(简称AFTS Version 1.5).该系统减少了台网(站)值班人员每日数据处理的工作量,台网版部分整个运行过程不需人为干预,每日自动传输规定文件并生成传输文件,情况记录日志,提高了前兆数据文件网络传输效率.     

基于神经网络和开窗技术的储层渗透率的预测方法——以大庆萨尔图油田葡萄花油层组PⅠ1-PⅠ4小层砂岩为例

渗透率是油藏描述和油藏工程中较为关键性的参数,因而如何求取较为精确的地层渗透率参数值显得格外重要.本文在岩心分析化验数据和相关测井曲线数据归一化的基础上,利用改进的开窗技术,借助反馈的神经网络方法逐点计算地层的渗透率.以往在利用遗传算法预测渗透率的时候,因为只考虑了单一的数据点,没有把邻近层位的数据加入学习过程中来,故影响了预测模型的精度和可信度.笔者经过系统的研究,用相邻5个层位的数据点进行学习,建立储层渗透率的预测模型.大庆萨尔图油田葡萄花油层组PⅠ1-PⅠ4小层砂岩的油气勘探实践证明,预测的渗透率与实测的渗透率的值符合较好.     

An exploration of spatial dispersion, pattern, and association of socio-economic functional units in an urban system

Hypotheses based on a set of socio-economic, cultural, and political functional units are examined. The geographic techniques employed in the study include spatial mean, standard distance, standard deviational ellipse, nearest neighbor analysis, and spatial analysis on a network: cross K function and network cross K function. The study not only explores the spatial pattern, distribution, and association of key socio-economic, cultural, and political units which could reveal internal structures and activities of an urban system, but also demonstrates a number of operational procedures that permit applications of traditional and advanced spatial analysis approaches in the study of real urban systems.     

基于BP神经网络的在役管线焊缝故障缺陷的分类识别

本文利用计算机辅助进行在役管线焊故障缝缺陷检测,在缺陷特征提取中提出圆形度、长宽比、填充度、尖部尖锐度、对称度、灰度比以及缺陷的重心坐标相对焊缝中心的位置等7个参数作为缺陷的特征值,可有效地分类识别不同故障缺陷。在缺陷分类的解决方案上,采用具有自组织、自适应的3层前馈式神经网络,运用改进的BP算法,以焊缝缺陷的特征参数作为神经网络的训练样本。本文还通过实验的方法,分析了初始权值、隐含层的神经元数量、动量系数、误差水平及学习速率对网络训练的影响。     

飞信服务在地震软件系统中的集成和应用

通过研究飞信服务在Linux系统中的应用,部署一套基于Linux系统的短消息通知平台,同时根据上海市地震局现有应用系统,分析了局内网络监控系统、OA数据库备份系统、值班系统在用户使用过程中的预警提示的欠缺,提出了一种通过飞信服务解决问题的新方法,即将短消息通知平台集成于上述应用系统中,最终实现了台站设备故障短信告警,值班短信通知及OA数据库自动备份短信通知。     

LED显示屏在地震台网中的应用

主要介绍了一种基于Delphi语言,显示台站串口通信线路故障及台网值班情况的LED显示屏软件。其主要功能是接收并处理计算机串口收到的数据,采集实时机发来的串行数据,同时显示系统时间、人员值班情况及滚动显示通知内容。     

地震震中实时动态定位的方法研究

在地震早期预警系统中具破坏性地震震中的确定速度十分重要.本文提出了地震发生后根据1个、2个、3个台站P波到时记录进行动态、近实时确定地震发生区域、线区间和震中位置的方法.方法充分考虑了地震触发台站和非触发台站分布与地震波传播规律的一致性和差异性特征,提高了震中定位结果的精度.对由79个台站组成的山东虚拟测震台网2009-2010年期间记录的425次网内地震进行了快速定位,结果表明对发生在网内的地震可在要求时间内给出比较准确的震中位置,可满足预警地震速报时效性和精度的双重要求.