变权组合预测模型在大坝沉降监测中的应用

为探讨变权组合预测模型在变形监测中的应用,以监测某大坝沉降量为实例,研究基于线性回归预测模型和灰色模型GM(1,1)的变权组合。通过预测该大坝坝内沉降量,比较两种单一预测模型和变权组合预测模型的预测误差平方和,证明变权组合预测模型在沉降预测中具有更好的预测精度。     

改进的灰色模型在高铁沉降预测中的应用

针对目前灰色模型在高速铁路沉降预测中存在的不足之处,该文提出了一种通过改善原始数据序列的光滑度来提高灰色模型预测精度的方法,并结合实例,验证了改进灰色模型在高速铁路沉降预测中的可行性,为今后高速铁路的沉降预测评估提供了更多的参考和借鉴。     

高层建筑物沉降监测与预测方法

高层建筑物沉降变形监测是工程建设中一项十分重要的工作,为了系统地阐述高层建筑物沉降变形监测作业、数据处理及建模预测等方法,文章结合具体工程实例,详细地介绍了其监测作业过程、数据处理方法、图表分析内容以及沉降变形稳定性判别等方法要素,以回归拟合的方法对某代表性观测点监测数据进行了建模与预测分析,并与其它观测点数据进行了预测对比,同时对所建回归模型方程进行了显著性检验、预测区间估算和预测精度分析等,为类似工程实践及数据处理与分析方面提供方法参考。     

金普新区地表覆盖格局演变及预测分析

针对国家级新区享受各项政策红利,但无有效的定量评价方式对国家级新区发展情况进行监测、对国家级新区未来土地发展状况无高置信度的预测方式等问题,利用转移矩阵及相关模型定量地对地表覆盖格局变化进行了分析;基于CA-Markov模型,对未来一段时间的土地空间格局进行了预测;通过定量分析与实验结果表明:(1)金普新区成立前土地变化情况多为自然地物间的变换,金普新区成立后有大规模的人工地物变化;(2)基于CA-Markov模型对土地空间格局进行分析可信度较高,可以服务于土地结构演变分析。     

基于分类K—L变换的多波段遥感图像近无损压缩方法

去除空间和谱间相关性是多波段遥感图像压缩中的重要环节，为了得到更好的去相关效果，将矢量量化方法引入多波段遥感图像压缩中，以去除对应同一地物的波段矢量间的相关性，再通过分类K－L变换去除量化误差图像的变间相关性，对K－L变换后的特征图像采用预测树的方法进一步去除谱间结构相关性和空间相关性，实验结果表明，该方法可以取得很好的压缩效果。