基于两种机器学习方法分析东海北部海域三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)时空分布

为了解东海北部海域三疣梭子蟹(Portunustrituberculatus)资源时空分布规律,探索更适合三疣梭子蟹资源量预测的模型方法,根据2006—2007年共四个季度在东海北部海域的底拖网调查数据,运用梯度提升回归树(gradientboostingregressiontree,GBRT)和支持向量机(supportvector machine,SVM)这两种机器学习方法,分析了三疣梭子蟹时空分布与环境因子之间的关系,同时使用方差解释率(VE)、相对均方根误差(RMSE)以及决定系数R2等指标对不同模型的拟合效果、预测性能以及稳定性等进行了比较,选择其中最佳模型对东海北部海域三疣梭子蟹资源分布进行预测。结果显示, GBRT模型的拟合效果相对优于SVM模型,两种模型的拟合结果均显示底层海水盐度(SBS)为影响三疣梭子蟹资源分布最为显著的环境因子。GBRT模型的预测性能较高且模型较为稳定,其预测结果显示夏季的资源量高于其他三个季节,且各季节所研究海域的东南部均存在一个资源分布的低值区。研究结果预期可为三疣梭子蟹资源分布及资源量预测新方法的探索和分析提供技术指导。     

Modeling tunneling-induced ground surface settlement development using a wavelet smooth relevance vector machine

Accurate prediction of ground surface settlement is necessary for effectively controlling the settlement that develops during tunneling. Many models have been established for this purpose by extracting the relationship between the settlement and the factors that influence it. However, most of the models focused on the maximum ground surface settlement and do not involve dynamic and real-time predictions. This paper investigated how tunneling-induced ground surface settlement developed using a smooth relevance vector machine with a wavelet kernel (wsRVM). Various factors that affect this settlement, including geometrical, geological and shield operational parameters were considered. The model was applied to earth pressure balance (EPB) shield-driven tunnels. The results indicate that the prediction model performs well and that the distribution of the predictions can provide a measure of the prediction uncertainty. Unlike conventional methods that requireadditional efforts to determine relevant model parameters, the proposed method can optimize the parameters in the training process. The results of the parametric study conducted show that the model performance can be improved by the optimization and that the method can serve as a simple tool for practitioners to use in estimating ground surface settlement development during tunneling.     

Electron spin resonance dating of Quaternary bone material from Tasmanian caves—A comparison with ages determined by aspartic acid racemization and C14

Abstract

Fourteen bone samples are analysed to test the usefulness of equivalent dose (ED) determinations by electron spin resonance (ESR) as a rapid method of determining relative age and making an estimate of absolute age. ED values are compared with eight aspartic acid dates and two C¹⁴ dates. The latter are dates on charcoal found in close association with bone at archaeological sites. For samples less than 25 000 years old an excellent correlation is obtained when ED values are compared with dates obtained by the other two methods. The relationship suggests that ED values can be converted to estimates of bone age by assuming a mean annual dose rate of 0.1 rad/yr. Age determinations provide little evidence to support earlier suggestions that elements of the Late Pleistocene megafauna survived until the end of the Pleistocene. Bone material at some sites in the‐Florentine Valley and near Montagu appears to be much older than had previously been believed. Only one site (Main Cave, Montagu) containing megafaunal elements appears to be terminal Pleistocene in age but the possibility of reworking of megafauna material from nearby older sites cannot be excluded. ESR dating has considerable potential as an exploratory dating tool but can only be applied to dense, unaltered bone samples. Attempts to analyse five samples from Kutikina Cave in Western Tasmania were unsuccessful because of post‐depositional contamination of the bone.     

安庆M_S4.8地震前肥东定点短水准异常提取

通过倾斜矢量法和垂直形变剖面图分析法,对安庆Ms4.8地震前肥东短水准数据进行了分析,结果显示肥东台短水准数据在安庆地震前出现异常变化.对比分析了安庆地震与九江地震前肥东短水准异常形态的差异,认为安庆地震和九江地震的震源机制不同,震前应力积累在肥东台附近的不同类型可能是两次地震前肥东短水准异常形态不同的主要原因.     

256iCT血管成像在下肢动脉硬化闭塞症中的应用价值

目的:探讨256iCT双下肢血管成像在动脉硬化闭塞症中的临床应用价值。方法:对119例有临床症状的下肢动脉硬化闭塞症患者行256iCT双下肢动脉增强扫描,扫描范围从腹腔干水平到达足底,将薄层轴位原始图像传入EBW工作站,进行血管三维重建。75例患者在行CT扫描后的1～2周内行DSA检查,将256iCT血管图像与DSA图像进行对比分析。结果:在1575个动脉节段中,1505个节段在CTA与DSA均可以显示,以DSA为诊断标准,256iCTA诊断下肢动脉闭塞的的敏感性、特异性、准确性分别为100.0%、98.8%、99.7%;对于显示中度以上狭窄,256iCTA的敏感性、特异性、准确性分别为99.3%、97.8%、98.2%。256iCT血管成像在评估下肢动脉硬化闭塞症与DSA结果一致性非常好(k=0.945)。975处节段性病变中,905处管壁存在管壁粥样斑块,12处为附壁血栓。结论:256iCT下肢血管成像是下肢动脉硬化闭塞症的理想的影像学手段,对临床制定治疗方案有重要的指导价值。     

CTA评价颈动脉斑块成分及体积与脑血管症状相关性

目的:采用CTA探讨脉颈动脉分叉部、颈内动脉虹吸段斑块成分和体积的差异、及其对脑血管事件的预测价值。方法:纳入行颈动脉CTA检查患者100人,其中男性65人,女性35人,平均年龄(55±9)岁。根据CT值的不同区分颈动脉分叉处及虹吸段斑块成分(脂质斑块<60 HU;混合斑块60~130 HU;钙化斑块>130 HU),并测量各成分斑块体积。分别使用独立样本T检验、χ2检验分析颈内动脉虹吸段与颈总动脉分叉部各组分斑块体积及构成比差异,并计算受试者工作特征曲线(ROC曲线)及其曲线下的面积,分析斑块总体积、各成分斑块体积对预测出现脑血管症状的准确性。结果:颈动脉分叉段与虹吸段斑块总体积分别为(752.3±3.4) mm3,(56.2±5.541) mm3,差异存在统计学意义(P<0.05)。颈内动脉虹吸段脂质斑块数量构成比为16.8%,钙化斑块数量构成比为49.1%,混合斑块数量构成比为34.1%;颈总动脉脂质斑块、钙化斑块、混合斑块数量构成比分别为33.3%,32.0%,34.6%,两处斑块数量构成比差异存在统计学意义(χ2=26.077,P<0.05)。ROC曲线分析显示颈动脉分叉斑块总体积、脂质斑块体积及混合斑块体积对脑血管症状的发生有较好的预测价值(P<0.001),曲线下面积分别为0.682、0.773及0.653,且颈动脉分叉脂质斑块体积为203.383 mm3时为最佳截割点,敏感度、特异度分别为69.0%、82.2%。结论:颈动脉分叉部和颈内动脉虹吸部不同类型斑块体积和构成比间有显著差异,颈动脉分叉部脂质斑块体积对脑血管事件有较好的预测价值。      

遗传算法优化支持向量机在大坝变形预测中的应用

建立大坝变形预测的支持向量机模型,并用遗传算法对支持向量机模型的核函数参数、惩罚参数和损失参数进行优化。将同一优化方法不同支持向量机核函数、不同优化方法同种支持向量机核函数进行横向对比,将BP神经网络、自回归AR(p)模型、多元回归分析法和周期函数拟合法进行纵向对比。结果表明,该GA-SVM(RBF)模型不仅能较好地预测大坝的变形趋势,而且能大幅提高预测精度。     

利用贝叶斯时空模型分析山东省手足口病时空变化及影响因素

手足口病是一种常见的传染病,多见于5岁以下儿童。近年来,中国手足口病发病人数逐年上升,疾病疫情也越来越受到公共卫生部门与社会大众的关注。虽然已有不少手足口病相关的研究,但对其时空变化及影响因素驱动效应的研究仍然较少。本文采用贝叶斯时空模型,对2008年山东省手足口病高发时间段（5-8月）的发病时空演变特征进行系统分析,并探究影响手足口病发病风险的气象因素。结果表明：① 空间上不同区县的手足口病发病风险存在一定差异,且区县间的发病风险随时间变化趋势也各不相同;② 5月和6月手足口病发病风险明显高于整个研究阶段（5-8月）平均发病风险;③ 对手足口病发病风险影响较大的气象因素依次是：周平均温度、平均风速和平均气压。本文针对山东省手足口病时空演化特征及气象影响因素的研究,能为高发时间段内手足口病的区域化防控提供科学依据。     

基于多核模式的隧道沉降预测

为提高支持向量机的预测精度,提出一种基于自适应多核学习模型的预测方法。自适应多核学习算法中采用树形筛选结构,通过生枝、剪枝操作完成核函数间的相加、相乘处理,增强了多核函数的非线性与多样性。采用网格遍历和粒子群算法对核参数、权重系数及模型参数进行寻优处理,弥补了训练样本缺少先验知识对参数赋值产生的偏差。将多核学习方法用于地铁隧道沉降预测,并与单核函数的预测数值进行对比。试验结果表明,自适应多核学习模型有效提高了预测模型的预测精度及泛化性能。     

基于NoSQL的海量空间数据云存储与服务方法

近年来,实现海量空间数据高效地存储管理和在线服务,成为地学信息科学领域日益关注的热点问题。本文根据矢量和栅格空间数据的不同特点,提出并实现了矢量栅格数据一体化的海量空间数据分布式云存储管理与访问服务方案,在海量矢量数据存储和处理中创新性引入分布式图数据库Neo4J和并行图计算框架。在三层式空间数据云存储架构基础上,给出NoSQL数据库技术的栅格和矢量数据云存储的实现策略与方法,并开展了通用数据访问接口的设计。采用分布式文件系统HDFS存储栅格数据,并使用列族数据库HBase对其建立分布式空间索引,及采用满足ACID约束的分布式图数据库Neo4J来存储矢量数据,并使用R树建立空间索引。在自主研发的地理知识云平台GeoKSCloud框架下,初步实现了核心组件-空间数据聚合中心(GeoDAC)软件,可为各类用户提供空间数据分布式存储管理和访问服务。通过搭建试验床,开展GeoDAC与开源GIS软件PostGIS在矢量数据读写访问性能方面的对比测试。结果表明,虽然GeoDAC没有获得写入性能的加速作用,但其具有PostGIS无法比拟的强大读取性能。GeoDAC将海量数据经过空间分割后分布在集群上,能够并行处理查询请求,极大地提高空间查询速度,具有广阔的应用前景。