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星基增强系统(satellite based augmentation system,SBAS)通过地球同步轨道卫星实时播发导航卫星星历改正数和完好性参数,以提升用户定位精度和完好性.采用最小方差法解算GPS星历改正数,利用卡方统计进行改正数完好性检核,并依据星历改正数方差-协方差信息计算SBAS用户差分距离误差(us... 相似文献
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西秦岭“五朵金花”岩体是寨上—马坞金矿整装勘查区一带重要的金矿成矿地质体,围绕“五朵金花”岩体已发现有多达100余处金矿(床)点,是西秦岭重要的金矿集中区。锁龙—马坞一带研究区正好包括了整个教场坝岩体以及中川岩体及柏家庄岩体北部大部分区域,具有良好的形成金矿的潜力。因此本次工作在收集前人1∶5万矿调及锁龙金矿矿产勘查成果资料的基础上,利用MRAS软件对该区域金资源潜力进行了评价,同时预测了23处金成矿的有利区域,为该区下一步工作部署提供了靶区。 相似文献
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Landslide susceptibility modeling based on ANFIS with teaching-learning-based optimization and Satin bowerbird optimizer 总被引:1,自引:0,他引:1
As threats of landslide hazards have become gradually more severe in recent decades,studies on landslide prevention and mitigation have attracted widespread attention in relevant domains.A hot research topic has been the ability to predict landslide susceptibility,which can be used to design schemes of land exploitation and urban development in mountainous areas.In this study,the teaching-learning-based optimization(TLBO)and satin bowerbird optimizer(SBO)algorithms were applied to optimize the adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS)model for landslide susceptibility mapping.In the study area,152 landslides were identified and randomly divided into two groups as training(70%)and validation(30%)dataset.Additionally,a total of fifteen landslide influencing factors were selected.The relative importance and weights of various influencing factors were determined using the step-wise weight assessment ratio analysis(SWARA)method.Finally,the comprehensive performance of the two models was validated and compared using various indexes,such as the root mean square error(RMSE),processing time,convergence,and area under receiver operating characteristic curves(AUROC).The results demonstrated that the AUROC values of the ANFIS,ANFIS-TLBO and ANFIS-SBO models with the training data were 0.808,0.785 and 0.755,respectively.In terms of the validation dataset,the ANFISSBO model exhibited a higher AUROC value of 0.781,while the AUROC value of the ANFIS-TLBO and ANFIS models were 0.749 and 0.681,respectively.Moreover,the ANFIS-SBO model showed lower RMSE values for the validation dataset,indicating that the SBO algorithm had a better optimization capability.Meanwhile,the processing time and convergence of the ANFIS-SBO model were far superior to those of the ANFIS-TLBO model.Therefore,both the ensemble models proposed in this paper can generate adequate results,and the ANFIS-SBO model is recommended as the more suitable model for landslide susceptibility assessment in the study area considered due to its excellent accuracy and efficiency. 相似文献
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以基于信息扩散理论的模糊数学模型的灾害评价方法,利用防城港市近十多年水产养殖的气象灾害资料,对其进行灾害风险分析,通过分析,揭示水产养殖业气象灾害的特点、发生规律等。 相似文献