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971.
论述了基于GIS技术的城市交通管理信息服务平台的总体框架和功能,并对系统集成中的关键技术进行了研究,将城市交通管理涉及的视频监控系统、电子警察系统、110/122接处警系统、路口控制系统、GPS系统、交通诱导系统等多个子系统进行整合,实现资源共享,提高系统运行效率。 相似文献
972.
从分类体系和语义一致性两个方面,利用定性和定量分析的方法,对比分析了新旧国家标准地理信息分类体系之间的差异,指出了新标准存在的主要问题,并提出了一些可行性的修改意见。 相似文献
973.
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975.
976.
977.
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
978.
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
979.
980.