新政宏昊数字信息技术有限公司

天津新政宏昊数字信息技术有限公司是一家从事空间信息数据产品生产与提供应用服务的专业数字信息技术公司。公司核心业务是以地理信息技术为支撑的激光雷达（LiDAR）数据的采集和处理、4D产品生产、空间数据集成和加工处理、土地利用动态遥感监测,3S应用系统研发和集成服务以及并行超算服务。     

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天津新政宏昊数字信息技术有限公司是一家从事空间信息数据产品生产与提供应用服务的专业数字信息技术公司。公司核心业务是以地理信息技术为支撑的激光雷达（LiDAR）数据的采集和处理、4D产品生产、空间数据集成和加工处理、土地利用动态遥感监测、3S应用系统研发和集成服务以及并行超算服务。     

融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法

测井资料中包含丰富的岩性信息,相比于取心资料,具有连续性强、成本低等优点。用机器学习方法探索测井曲线与实际取心段样本岩性之间的关系,实现储层岩性的自动识别,降低岩性识别成本,提高识别效率和准确性,可以为储层评价提供有效手段。基于岩性分类依据选择适合样本的分类方案,选取适合岩性分类问题的机器学习方法设计试验方案,提出了融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法,利用深度窗对常规测井数据和已知岩性数据进行了序列采样,生成了训练样本。用逻辑回归、支持向量机、随机森林、卷积神经网络和Stacking集成学习5种不同方法分别建立模型,对新疆某油田的强非均质岩层原始样本进行了岩性识别。结果表明,当深度窗宽度与岩层厚度相匹配时,在原始样本具有强非均衡性的情况下,用本方法对其进行预处理之后,各个机器学习方法获得的岩性识别准确率均有较大提高。深度窗的宽度决定了方法识别岩层厚度的精度,深度窗越小,识别精度越高;深度窗越大能够保留的纵向信息越多,对相应厚度的岩层识别准确率越高。本文的融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法能提升测井资料岩性识别的准确性,给非均质薄岩层的自动有效识别提供了经济有效的参考方案。     

基于改进EWT和LogitBoost集成分类器的地震事件分类识别算法

快速、准确地识别天然地震和人工爆破事件是地震台网监测的重要工作之一,也是提高地震观测记录质量、开展地震研究工作的重要基础。针对反向传播神经网络、支持向量机等主流分类识别方法在地震事件分类识别应用上的不足,提出一种基于改进EWT和LogitBoost集成分类器的地震事件分类识别算法。首先,基于S谱能量曲线对传统经验小波变换进行改进,将信号自适应分解为按频率和能量分布的本征模函数;其次,提取P波与S波最大振幅比,前4个本征模函数的香农熵、对数能量熵,以及去噪后重构信号主频等特征;最后,采用基于集成学习LogitBoost的决策树集成分类器进行分类。实验结果表明,所提算法具有较高的鲁棒性,能有效解决样本不足的问题,识别准确率达93.1%以上,比集成学习AdaBoost、反向传播神经网络和支持向量机等方法提高了1%以上,且分类识别效果好。     

防灾减灾系统灾情信息集成技术研究

全球各类自然灾害的频繁发生,给各国人民的生活和生产带来了严重灾难和重大损失。通过建立防灾减灾系统,有效减少灾害带来的损失,越来越受到各国政府及灾害主管部门的重视。本文结合地理信息系统的地理编码技术、大型关系数据库技术、动态数据交换技术,详细阐述了应用于政府部门的防灾减灾系统中灾情信息的集成方法及具体实现。     

资源环境模型库管理系统研究进展

资源环境模型库管理系统是资源环境研究中的关键问题之一。建立资源环境模型库管理 系统通常有两种途径。一种途径是采用模型管理技术, 其主要方法包括数据式模型管理、结构化 模型管理、面向对象的模型管理和基于知识的模型管理, 这种方式的优势是可以有效地管理资源 环境模型, 但对空间数据处理的功能较弱, 需要编写大量的程序代码。另一种途径是在GIS 中管 理模型, 如ArcGIS 中的ModelBuilder, 这种方式的优点是可以充分利用GIS 的空间数据处理能 力, 但对复杂模型的支持较差。根据以上两种方式的特点, 本文提出了一种面向对象的资源环境 模型管理框架, 把模型抽象为模型类与模型实例, 采用面向对象方法表达模型, 通过构建资源环 境模型引擎处理空间数据和模型数学方程; 利用模型库和数据库, 可以实现模型的有效管理和模 型重用。     

沈阳市降水概率预报服务系统

沈阳市降水概率预报服务系统是在日本数值预报的基础上应用多种统计方法建立MOS预报方程,对其预报结果应用概率回归集成制作降水概率预报。TS评分结果表明:MOS预报的降水确率高于日本数值预报,MOS集成预报的结果在各种MOS预报结果平均偏上的水平。概率预报的Brier评分结果表明:在MOS综合基础上的概率回归(REEP)方法得出的概率预报结果较为理想。     

探采结合和数值模拟

本文用一个工程实例说明正确运用数值模拟,可代替现行水文地质勘探阶段的开采性抽水试验,从而可节省资金和缩短勘探及建设工期。文中强调。务使所用数学模型尽可能地逼近和反映水源地所在水文地质单元的原型。否则,模型易失真,必导致资源评价的失败。     

集成预报综述及判别集成预报

本文综述了常用集成预报方法的使用并介绍一种判别集成方法。     

集成方法在高原降水预报中的应用研究

本文对1991～2000年各月西宁等站的降水和气温预报进行了评分，并根据它们的评分结果，选取了最优子集回归、高次多项式、均生函数等7种预报方法作为集成预报的预报因子。通过降水试报得出，一元回归集成、权重集成、最优子集集成的趋势评分均超过了82％，降水预报集成后的趋势评分比单个预报方法的平均评分至少提高了15～25个百分点。