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71.
提出结合主成分分析PCA(principalcomponentanalysis)的BP神经网络模型的教学质量评价方法,首先利用主成分分析PCA对多维度教学质量评价指标进行了降维,确保了多维评价指标作为整体进行BP模型训练和测试,然后构建BP神经网络教学质量评价模型,利用其前向反馈计算和误差后向传播的特性,自适应获取评价指标之间的权值。实验证明,该方法可行,解决了传统评价方法的复杂建模问题,避免人为的主观随意度,保证评估结果的有效性。  相似文献   
72.
分析了大坝水平位移的视准线观测方法,简述季节性时间序列法和BP神经网络法在变形监测中的应用,并对和平水电站历史观测数据进行分析和预测。结果表明,两种方法都能较准确地描述大坝的变形趋势,为大坝的安全监控提供了参考。  相似文献   
73.
探讨了基于B/S和M/S混合结构模式的供热管网地理信息系统的总体设计、数据库设计和服务器端、浏览器端及移动端功能设计,重点分析了跨平台数据传输、多热源环状管网爆管关阀分析和多线程异步回调等关键技术,为实现供热管网的高效运行和科学管理提供了技术支撑。  相似文献   
74.
为了从海量渔船轨迹数据中挖掘隐含的信息和知识,进而为渔业行政主管部门的决策提供科学依据,本研究以AIS渔船轨迹数据为研究对象,提出了一种基于深度学习和面向时空特征融合的海洋渔船密度预测方法:首先,利用渔船轨迹数据集对渔船行驶区域进行网格划分;其次,筛选出渔船高密度区域进行研究,避免数据稀疏性问题;再次,根据渔船轨迹数据的时空分析,构建三维时空融合矩阵;最后,通过卷积循环神经网络模型捕获渔船分布的时间和空间特征,并利用卷积神经网络的堆叠加强对空间特征的学习。实验通过东海海域渔船真实轨迹数据进行具体测试,结果表明渔船密度预测值与真实值非常接近,平均绝对误差为4×10-4,模型较好地拟合了渔船密度分布特征,有效地提高了渔船捕捞热点预测的准确性和鲁棒性。  相似文献   
75.
分析了国内外典型海底信息网络,特别是海底观测网的建设发展现状;介绍了海底综合信息网的组成、各部分功能及网络拓扑结构;探讨了远程供电、水下接驳盒、信息传输及布放与维护等海底综合信息网建设和使用过程中的关键技术。基于以上信息,提出了构建一个集通信、观测和探测等功能于一体的海底综合信息网的设想。  相似文献   
76.
    
An accurate landslide displacement prediction is an important part of landslide warning system. Aiming at the dynamic characteristics of landslide evolution and the shortcomings of traditional static prediction models, this paper proposes a dynamic prediction model of landslide displacement based on singular spectrum analysis(SSA) and stack long short-term memory(SLSTM) network. The SSA is used to decompose the landslide accumulated displacement time series data into trend term and periodic term displacement subsequences. A cubic polynomial function is used to predict the trend term displacement subsequence, and the SLSTM neural network is used to predict the periodic term displacement subsequence. At the same time, the Bayesian optimization algorithm is used to determine that the SLSTM network input sequence length is 12 and the number of hidden layer nodes is 18. The SLSTM network is updated by adding predicted values to the training set to achieve dynamic displacement prediction. Finally, the accumulated landslide displacement is obtained by superimposing the predicted value of each displacement subsequence. The proposed model was verified on the Xintan landslide in Hubei Province, China. The results show that when predicting the displacement of the periodic term, the SLSTM network has higher prediction accuracy than the support vector machine(SVM) and auto regressive integrated moving average(ARIMA). The mean relative error(MRE) is reduced by 4.099% and 3.548% respectively, while the root mean square error(RMSE) is reduced by 5.830 mm and 3.854 mm respectively. It is concluded that the SLSTM network model can better simulate the dynamic characteristics of landslides.  相似文献   
77.
讨论了多余观测值在一定条件下按设计目标函数与多余观测数之间的函数关系进行平面变形监测网优化设计的合理性和可行性。以某抽水蓄能电站平面监测控制网为例,采用COSA软件系统进行数据处理和对比分析,说明了平面监测控制网优化设计的必要性和所产生的效益。  相似文献   
78.
根据地铁隧道曲线段的不同曲线半径,设计了地铁轨道控制网的控制点纵向间距。以不同的观测精度,模拟生成含随机观测误差的地铁轨道控制网的观测值,采用边角网间接平差模型和方差分量估计方法进行平差计算,分析对比网的纵向间距、观测仪器的标称精度、平差后的最弱点点位中误差以及相邻点相对中误差之间的关系,确定地铁轨道控制网的合理布设网形及其精度指标。研究成果对地铁轨道控制网的布设及测量有实际参考价值。  相似文献   
79.
    
Landslide susceptibility maps (LSMs) play a vital role in assisting land use planning and risk mitigation. This study aims to optimize causative factors using logistic regression (LR) and an artificial neural network (ANN) to produce a LSM. The LSM is produced with 11 causative factors and then optimized using forward-stepwise LR (FSLR), ANN, and their combination (FSLR-ANN) until eight causative factors were found for each method. The ANN method produced superior validation results compared with LR. The ROC values for the training data set ranges between 0.8 and 0.9. On the other hand, validation with the percentage of landslide fall into LSM class high and very high, ANN method was higher (92.59%) than LR (82.12%). FSLR-ANN with nine causative factors gave the best validation results with respect to area under curve (AUC) values, and validation with the percentage of landslide fall into LSM class high and very high. In conclusion, ANN was found to be better than LR when producing LSMs. The best Optimization was combination of FSLR -ANN with nine causative factors and AUC success rate 0.847, predictive rate 0.844 and validation with landslide fall into high and very high class with 91.30%. It is an encouraging preliminary model towards a systematic introduction of FSLR-ANN model for optimization causative factors in landslide susceptibility assessment in the mountainous area of Ujung Loe Watershed.  相似文献   
80.
CNN-GRU混合深度学习反演弹性阻抗取得了较好的反演效果.但是,基于深度学习的叠前反演参数众多,包括内部深度学习网络可学习参数和外部超参数等,目前超参数选取对网络性能及计算速度影响尚缺乏系统性研究,这直接影响到了该方法的进一步推广应用.因此,本文在混合深度学习反演弹性阻抗基础上,探讨学习率、Ep-och、batch_size、正则化参数及参与网络训练的测井个数等5个超参数对网络性能及计算速度的影响,为深度学习地震反演超参数选取提供依据.研究结果可为三维大面积深度学习反演提供一个可行的质控手段,对于推动深度学习方法在石油物探中广泛应用具有一定意义.  相似文献   
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