东秦岭火山岩的地球化学特征和成因模式

熊耳群为玄武粗安岩-英安流纹岩组合,大红口组为粗面岩组合,属B类的过渡型拉斑玄武岩浆系列,具以太华群为岩浆房的壳幔混染型成因;秦岭群和宽坪群为变拉斑玄武岩建造,属A类拉斑玄武岩浆系列,具幔源型成因;二郎坪群和丹凤群属细碧岩-石英角斑岩建造,C类石英角斑岩浆系列与A类拉斑玄武岩浆系列共存,具壳幔双层混合型成因。     

EEMD-多尺度排列熵的GPS高程时间序列降噪方法

针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指标将其分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;然后利用阈值函数处理混合IMF,实现二次降噪;再重构降噪后的数据与信息IMF,获得降噪结果。仿真信号和实例分析结果表明,该方法与相关系数法、MPE法相比,降噪评价指标RMSE、SNR和d_nSNR均为最优,说明该降噪方法效果最好,本文方法获得的降噪结果能够更好地反映出时间序列本身的非线性变化特性,可为GPS高程时间序列分析提供可靠依据。     

桥梁水平位移混沌特征识别与神经网络预测研究

跨海大桥系统受外界影响扰动,其变形伴有混沌现象发生.对桥梁变形监测数据实现了混沌识别,运用C-C法计算时间序列的延迟时间,用G-P方法求得最佳嵌入维数,通过求取的时间延迟和最佳嵌入维数对桥梁变形监测数据进行相空间重构,为混沌时间序列预测模型的建立奠定基础;基于RBF神经网络建立混沌时间序列预测模型,对实测数据进行桥梁变...     

滑坡变形预测灰色神经网络耦合模型的构建及适用性分析

结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。     

1986—2017年舟山群岛不同主体功能海岛岸滩变化特征分析

基于逐年30 m分辨率的岸滩遥感监测数据集(1986—2017年),开展舟山群岛不同主体功能海岛岸滩的时空演化特征分析.结果表明,在1986—2017年期间,受剧烈围填海活动的影响,舟山群岛的大量水域(152 km2)和潮滩(18 km2)被围填成陆地,岸滩不断向海推进,政策是岸滩总体变化的主要驱动因素.不同海岛主体功...     

基于噪声随机模型的加权观测融合方法

信息融合技术中,在各局部传感器的有色观测噪声为一阶AR模型的情况下,可以利用观测扩增方法消除有色噪声的影响,得到最优加权观测融合方程,从而实现状态的最优滤波解。对于有色观测噪声为MA或ARMA模型的情况,观测扩增方法不再适用。提出了基于有色观测噪声随机模型级数展开的方法,求解出各局部传感器有色观测噪声的方差,并利用该方差对加权观测融合滤波器进行了构造。通过计算实例证明,该方法不仅适用于观测噪声为AR模型,同时适用于噪声MA或ARMA模型。     

青海滩间山金矿床构造演化及成因探讨

滩间山地壳自中元古代蓟县纪以来经历了长期复杂的演化历史。金矿床的形成与本区地壳构造演化密切相关。蓟县纪早期,万洞沟群黑色岩系沉积于ＮＥ 向同生断裂控制的凹陷中,矿源层产生;蓟县纪晚期,区域变质作用为成矿奠定了基础;加里东期,韧性剪切带对金矿富集有重要作用;华力西期,脉岩型矿石生成;印支期,伴随推覆作用有微弱矿化的叠加;喜山期,氧化矿石形成。因此,滩间山金矿床是本区地壳构造演化的产物,属黑色岩系同构造多因复成金矿床,即滩间山型金矿床。     

利用MODIS/EVI时间序列数据分析干旱对植被的影响

为了分析2006 年四川重庆地区夏季干旱对该地区植被生长的影响, 选取该地区多年中分 辨率成像光谱仪(MODIS)增强植被指数( EVI) 时间序列数据进行研究, 利用时间序列谐波分析 (HANTS) 算法对EVI 数据进行去云处理, 并根据处理后的结果( 重构的EVI 数据以及HANTS 分 析得到相应频率对应的振幅和相位) , 分析干旱对该地区的影响, 同时结合地面气象数据加以补 充说明。将干旱年份和正常年份对比分析, 结果表明, 处理后的EVI 时间序列数据能较好地反映 干旱对地表植被的影响, 振幅和相位的空间分布特征能够很好地反映干旱的影响范围。     

从铀系列同位素角度探讨砂岩型铀矿的形成过程及找矿标志

本文通过对512矿床含矿层不同地段铀系列同位素研究,对砂岩型铀矿的形成过程及找矿标志进行了探讨,根据矿卷前锋铀系列同位素组成分布规律和含矿层不同氧化还原分带中样品铀系列同位素分布特征,认为砂岩型铀矿含矿层岩石的铀系列同位素组成分区特征不仅可以记录铀富集的滚动成矿过程,而且可以作为预测铀矿化的重要找矿标志依据,A区应定名为"氧化还原矛盾区"较为合适.     

基于注意力机制与自适应时序分解的气温预报模型

针对传统方法在捕捉气象序列长期依赖关系及泛化性能上的不足,提出了一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预报模型（ATFSAS）。该模型整体采用编码器 解码器架构,结合稀疏注意力机制以有效捕捉气象观测数据间的长期依赖性。为减少编码过程中造成的冗余,提出了一种信息蒸馏方法。通过结合多层解码器与自适应时序分解单元,逐步细化预报信号中的周期性和趋势性分量,实现了较为精准的气温预报。基于德国耶拿气象数据集,进行24 h精细化气温预报,其平均绝对误差为1.7108℃。基于中国地面气候资料日值数据集,进行中短期日平均气温预报和多地区单日平均气温预报,相比传统模型LSTM,ATFSAS模型预报结果的平均绝对误差分别提升了35.56%和23.66%。