输出误差系统的多新息辨识方法

研究了输出误差(OE)系统和输出误差自回归滑动平均(OEARMA)系统(即Box-Jenkins系统)的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法、辅助模型多新息最小二乘算法,输出误差系统的修正辅助模型随机梯度算法、遗忘因子辅助模型随机梯度算法、变递推间隔辅助模型随机梯度算法、变递推间隔辅助模型多新息随机梯度算法、变递推间隔辅助模型递推最小二乘算法等,以及输出误差自回归(OEAR)系统的基于滤波的辅助模型多新息广义随机梯度算法和基于滤波的辅助模型多新息广义最小二乘算法.     

IMU/DGPS在海洋独立岛屿测量中的应用分析

在传统海洋航空摄影测量中,由于外业控制点和航线连接点的选取困难,使大比例尺独立岛屿的测量精度无法保证.将IMU/DGPS在海洋航空摄影测量中加以运用,通过无控或稀少控制的辅助空中三角测量解算方法,探讨在大比例尺独立岛屿测量中的控制点布设要求,为海岛(礁)的外业控制点布设提供参考.     

大地电磁测深二维正演中辅助场的新算法

文中提出一种计算大地电磁二维正演辅助场的新方法。在主场满足线性插值基函数的前提下,通过构建二次插值基函数来提高辅助场计算中数值求导的精度。通过与线性插值函数法的计算结果进行对比,证明该算法在基本不增加计算量的同时可以大幅度提高大地电磁二维正演精度。文中还研究了网格对辅助场计算的影响,结果表明二次插值法较线性插值法对网格的要求更为宽松。此外还以均匀半空间模型为例讨论了地表网格纵向间距与模型之间的关系,这对正演计算中的网格设计有参考意义     

副坝工程的安全监测

工程安全监测是采用外部和内部相结合对坝体进行长期稳定性监测。介绍了两种情况下,官家冲副坝的监测成果及分析,认为该坝应该与主体工程同步进行监测。     

两种不同DEM处理方法提取的水系比较

水系不但是重要的自然地理要素,而且对防洪减灾、资源开发等有着重要意义。基于DEM的坡面径流法是最为常用的水系提取方法,其提取精度直接取决于DEM中洼地的处理方法。为了比较不同DEM处理方法对水系提取精度的影响,本文以江西省潦河流域为例,利用基于DEM数据的J＆D算法及基于辅助数据的AGREE方法来处理实验区DEM,然后利用坡面径流法提取水系。结果表明,经两种方法后均可以提取出连续的水系,且提取水系的等级、数量及长度相差不大;在提取精度上,在受人类活动影响较小的山地丘陵地区两种方法提取的水系比较吻合,而在平坦地区或受人类活动影响较大的地区提取的水系差异较大,且AGREE方法处理后提取的水系精度较高。     

辨识方法的计算效率(2):迭代算法

讨论了最小二乘迭代辨识算法及其计算效率问题.最小二乘迭代算法由于涉及矩阵求逆运算,为减小计算量,提出了基于块矩阵求逆的最小二乘迭代辨识算法.基于块矩阵求逆的最小二乘迭代辨识算法不是一种新算法,只是从辨识算法的实现方式上降低计算负担,它与最小二乘迭代算法产生相同的参数估计,但计算量小.文中研究了伪线性回归系统、多元伪线性回归系统、多变量伪线性回归系统的最小二乘迭代辨识算法及其基于块矩阵求逆的最小二乘迭代算法.     

校外托餐场所布局选址与影响因素研究——以西安市雁塔区为例

校外托餐场所作为新型教育辅助设施,主要为中小学生提供餐食休息服务,已逐渐成为学生在家和学校之外的第三活动空间,值得从空间视角深入探究。论文以西安市雁塔区为研究区,基于校外托餐场所及相关兴趣点(point of interest,POI)数据,综合运用空间分析、数理统计、实地调研方法,解析校外托餐场所的基本功能、布局选址特征及其影响因素。研究发现：① 校外托餐场所主要服务对象为低年级义务教育阶段具有儿童托管需求的家庭,具有育儿辅助和儿童“中转”“寄存”功能,服务类型包括学生托管、餐饮起居、作业辅导等;② 空间上多分布在雁塔区中部与北部,呈“东—西”走向,与城区空间形态和各街道发展状况相契合,主要开设在传统中多层小区、高层公寓式小区与单位家属院内,集中于1~5层的低楼层;③ 区域人口、教育环境、投资成本和空间位置影响其布局选址,其中中小学数量与分布、小区数量与分布、距中心城区距离影响较为显著。最后,结合需求群体,从城区、街道、门店3个尺度,系统梳理了影响因素,并结合“双减”政策对今后的研究方向进行了展望。     

输出非线性方程误差类系统递推最小二乘辨识方法

随着控制技术的发展,控制对象的规模越来越大,使得辨识算法的计算量也越来越大.对于结构复杂的非线性系统,特别是包含未知参数乘积的非线性系统,使得过参数化辨识方法的参数数目大幅度增加,辨识算法的计算量也急剧增加,因此探索计算量小的参数估计方法势在必行.针对输出非线性方程误差类系统,讨论了基于过参数化模型的递推最小二乘类辨识方法;为减小过参数化辨识算法的计算量和提高辨识精度,分别利用分解技术和数据滤波技术,研究和提出了基于模型分解的递推最小二乘辨识方法和基于数据滤波的递推最小二乘辨识方法.最后给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤、流程图.     

自然资源管理辅助决策服务平台设计与实现

针对目前自然资源业务信息化中存在的问题,该文利用“互联网+”技术,依托“一张图”核心数据库,提出了构建自然资源管理辅助决策服务平台。探讨了系统的架构设计,明确了系统的关键技术难点,分析了系统实施方案和自然资源的辅助决策功能。该系统能有效地提升自然资源数据应用的深度和广度,支撑科学决策和对外服务水平。     

基于QUEST决策树的遥感影像土地利用分类——以云南省丽江市为例

土地利用分类精度直接决定土地利用／土地覆被变化相关研究的准确性,而基于决策树的遥感影像分类是近年来提高土地利用分类精度的重要方法。QUEST决策树在影像解译和空间表达方面,运算速度和分类精度均优于普通CART等决策树方法。本文以云南丽江地区为例,应用QUEST决策树分类方法,对该地区的LandsatTM5影像图进行分类,同时将地形因素、植被指数作为地学辅助数据的因子添加到分类波段中,进行不同特征融合,来处理目标类别间的非线性关系,该方法在处理图像理解知识方面具有更大的灵活性;同时与普通决策树分类法的遥感影像分类的结果相比较,Kappa系数值从原来的0．789提高到0．849。在地形复杂的山地地区,针对TM影像数据,选择基于QUEST决策树分类能够有效提高土地利用分类结果精度。