Predicted ultimate capacity of laterally loaded piles in clay using support vector machine

The determination of ultimate capacity of laterally loaded pile in clay is a key parameter for designing the laterally loaded pile. The available methods for determination of ultimate resistance of pile in clay are not reliable. This study investigates the potential of a support vector machine (SVM)-based approach to predict the ultimate capacity of laterally loaded pile in clay. The SVM, which is firmly based on statistical learning theory, uses a regression technique by introducing an ?-insensitive loss function. A sensitivity analysis has been carried out to determine the relative importance of the factors affecting ultimate capacity. The results show that SVM has the potential to be a practical tool for prediction of the ultimate capacity of pile in clay.     

航空流网络解构与空域资源动态配置研究——以京-成空中廊道为例

空中廊道作为一种新型航空流组织与空域资源分配方式,是一种复杂的航空流网络,解析其结构特征并评估其结构性能是实现空域资源动态配置的前提。该文通过构建网格时空图方法,以京—成空中廊道为例进行航空流网络解构研究,包括基于航迹簇的网络构型、流量时空波动与航空流聚合分化三方面,据此提出空域资源动态配置方案。研究结论如下:1)以多种邻近阈值指示航迹交叉角度持续增大,检测出航空流网络存在平行流、交叉流、全覆盖流和半覆盖流4种构型,基于其占比和特征的显著差异性提出并行扩容调整方案;2)以高频数网格点状或短线状集中分布指示流量时空波动,检测出航空流网络存在两个不同内涵的时间高峰、以距离中值区为近似对称轴的空间高峰以及在区段间漂移的时空交互高峰,进而提出时间错峰调整方案;3)以网格属性指示聚合分化点的分布,检测出航空流网络阶梯递减、高值集聚和叠合特征,相应提出动态快速分化分流调整方案。     

基于MapGIS组件技术实现等值线平面图极值点的标注

利用MapGIS组件(COM)技术,在Visual Basic环境中编写了等值线图极值标注程序.程序首先利用MapGIS组件技术构造了含有物化探数据的点工作区,然后读入MapGIS等值线区文件(.wp).通过对闭合区的弧段数目的判断,挑选出包含极值点的MapGIS区实体.通过点对极值区的相交分析,提取出极值区内的数据.对提取的数据求取极值,并用该极值与圈闭它的等值线高程值进行比较,确定极值是极大值还是极小值,最后形成极值标泣点文件(.wt),从而完成了等值线平面图极值的标注.     

非负矩阵分解基向量分析及其在矿产预测中的应用

针对矿产预测数据具有复杂性以及矿质异常信息具有稀疏性的问题,基于非负矩阵分解的非负性和降维的特点,结合稀疏性,提出一种基于NMF基向量分析的矿产预测数据处理方法,并对基向量和原变量以及基向量之间的关系进行分析。广东新寮岽铜多金属矿区数据实验结果表明,NMF方法在不同特征值和相似稀疏度的条件下的基向量形态基本稳定,在保留找矿信息的同时可有效地实现对矿产预测数据的稀疏化。NMF方法对于矿产预测具有重要的实际意义。     

Multi-scale support vector algorithms for hot spot detection and modelling

The algorithmic approach to data modelling has developed rapidly these last years, in particular methods based on data mining and machine learning have been used in a growing number of applications. These methods follow a data-driven methodology, aiming at providing the best possible generalization and predictive abilities instead of concentrating on the properties of the data model. One of the most successful groups of such methods is known as Support Vector algorithms. Following the fruitful developments in applying Support Vector algorithms to spatial data, this paper introduces a new extension of the traditional support vector regression (SVR) algorithm. This extension allows for the simultaneous modelling of environmental data at several spatial scales. The joint influence of environmental processes presenting different patterns at different scales is here learned automatically from data, providing the optimum mixture of short and large-scale models. The method is adaptive to the spatial scale of the data. With this advantage, it can provide efficient means to model local anomalies that may typically arise in situations at an early phase of an environmental emergency. However, the proposed approach still requires some prior knowledge on the possible existence of such short-scale patterns. This is a possible limitation of the method for its implementation in early warning systems. The purpose of this paper is to present the multi-scale SVR model and to illustrate its use with an application to the mapping of Cs¹³⁷ activity given the measurements taken in the region of Briansk following the Chernobyl accident.     

基于智能反分析的水布垭电站地下厂房机窝施工方案优化

采用正交设计、三维数值模拟、遗传算法与支持向量机,建立了清江水布垭电站地下厂房的智能反分析流程。按照上述流程,利用前6层开挖的现场监测信息对有关岩层的力学参数进行反分析,根据反分析的参数对后续的机窝施工进行数值模拟计算和方案优化。推荐的机窝施工方案采用槽挖方式,同时应用锚桩、软岩置换、锚喷支护等措施,兼顾了高边墙和机窝岩台的稳定性。优化结果对厂房施工具有重要的指导作用。     

基于不同窗口纹理特征的SVM土壤盐渍化信息提取方法与精度分析研究

以塔里木盆地北缘绿洲--渭干河-库车河三角洲绿洲为例,借助ENVI遥感软件,利用ETM+数据,探讨了该绿洲土壤盐渍化信息提取的方法.传统的遥感图像分类方法多数在解决问题上存在精度不高、分类效率较低、不确定性强的缺陷,所以,选择好的分类方法对于提取盐渍化信息是至关重要的.近年来,将SVM应用于遥感图像分类已成为新的发展趋势.文章提出了基于纹理特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法,得出以下结论:分别结合3×3,5×5,7×7,9×9,11×11,13×13窗口纹理特征和光谱的SVM分类精度都很高,达到93%以上.并且在验证分类精度时,发现结合光谱和9×9窗口纹理信息的SVM分类的结果更符合实际情况.所以说加入纹理特征后使得光谱信息比较接近的3类地物(重度、中度、轻度盐渍地)的区分性增大,从而使精度提高.因此,基于纹理特征的SVM分类方法更有利于遥感图像分类和盐渍化信息监测,是地物遥感信息提取的有效途径.     

西部山区县级土地利用制图的尺度选择——以四川省甘孜州为例

针对西部山区县级土地利用总体规划修编工作中暴露出的制图尺度问题,以四川省甘孜州为例,在土地利用制图成果的基础上分析了该区内石渠、甘孜、乡城不同尺度的县级土地利用制图效果。通过对比,探讨了西部山区土地利用制图适宜尺度的选择。结果表明：（1）不同尺度下县级土地利用制图在保持精度前提下,更注重经费和人力投入来合理选择尺度。（2）西部山区土地详细规划制图宜采用大比例尺（1∶5万或更大）;县级重点城镇的土地详细规划,以1∶500或1∶1 000为主。土地利用总体规划制图,州级重点县可以考虑1∶1万-1∶5万尺度,重点城镇采用1∶1 000和1∶500;一般县宜采用1∶5万-1∶10万的尺度;而其他如位于高寒牧区的县可以采取1∶10万-1∶25万的数据。     

多尺度地图空间相似关系基本问题研究

基于多尺度地图数据库建设中地图自动综合的终止判断条件,引出多尺度地图空间相似关系问题。基于集合论给出空间相似关系的定义,论述空间相似关系的5个性质,即反身性、对称性、非传递性、多尺度自相似性与尺度依赖性;并从图形相似和属性相似的角度论述多尺度地图空间相似关系的分类体系。该成果是研究地图自动综合和地图空间相似查询等的基础。     

Application of support vector machine to synthetic earthquake prediction

This paper introduces the method of support vector machine (SVM) into the field of synthetic earthquake pre-diction, which is a non-linear and complex seismogenic system. As an example, we apply this method to predict the largest annual magnitude for the North China area (30°E-42°E, 108°N-125°N) and the capital region (38°E-41.5°E, 114°N-120°N) on the basis of seismicity parameters and observed precursory data. The corresponding prediction rates for the North China area and the capital region are 64.1% and ...