分析云南地震资料给出的近震震级ML和面波震级Ms

云南省区域数字地震遥测台网自1999年建成以来,记录了大量地震波形资料,从2000年1月至2006年2月,云南省及邻区共发生ML≥4.0地震168次,对这些地震的震级重新进行了测定,结果表明,对于云南省的区域地震,近震的体波震级ML和面波震级MS之间不满足昆明地震台网多年使用的MS=1.13ML-1.08这一换算公式,且发现ML也不一定大于MS。     

CDN技术在国土资源信息服务系统中的应用——以资源网为例

国土资源信息服务类网站信息服务覆盖广、浏览量大、易受到黑客和病毒的攻击。本文以资源网为例,主要介绍CDN技术在国土资源信息服务系统中的应用。CDN技术的引入,可以大规模多区域加速,保证用户的就近访问,隐藏源站服务器,对于提高国土资源信息服务类网站的响应速度,提高网站的安全性具有重大的现实意义。     

基于L-M神经网络的陡崖层状危岩失稳模式预测

明确危岩变形失稳模式是预防和治理研究的前提,但如今的传统预测方法存在成本高昂、实用性不强等缺点,尤其是在强烈地震诱发下。本文采用基于Levenberg-Marquardt法的神经网络结构,并借助三维离散元数值模拟手段,综合考虑了陡崖层状危岩的节理倾角、危岩边长、危岩高宽比、危岩堆积层数等影响变形失稳模式因素,以危岩变形失稳模式为研究对象,影响因素为切入点,建立了陡崖层状危岩变形失稳模式预测的神经网络模型。并基于由数值模拟计算得到的危岩变形失稳模式样本训练所建立的神经网络,最后分析了该预测模型的准确性。结果表明：该模型具有较好的学习和泛化能力,预测精度达到86.7%,验证了基于Levenberg-Marquardt法的神经网络预测危岩变形失稳模式的方法是有效且实际可行的。     

A Trajectory-Oriented, Carriageway-Based Road Network Data Model, Part 2： Methodology

IntroductionIf let roadway entities be denoted by arcs and in-tersections be denoted by nodes, then a road net-work can be represented with node-arc model. Be-cause the designation of nodes can be determinedby arcs according to the definition of node-arc mod-el, howto designate arcs becomes the key of repre-senting a road network. As described in the firstpaper of the series, all four kinds of roadway enti-ties (i.e., streets, road segments, carriageways,and lanes) can be represented by arcs. …     

Helmert方差分量估计理论的优化及其在形变监测网中的应用

将Helmert方差分量估计理论进行优化后应用到形变监测网的数据处理中,使观测数据的权值更加合理,平差结果精度更高,更好地满足形变监测数据处理的要求。实例论证了优化后的Helmert方差分量估计方法的有效性。     

自组织网络在遥感土地覆盖分类中应用研究

设计完成和比较了自组织网络的几种算法在遥感土地覆盖分类中的应用,结果表明非监督和监督学习结合方法进行遥感土地覆盖分类,各算法在分类性能上无显著差异,因此可采用算法和较简单的单竞争学习网络,根据最邻近原则进行非参数分类。     

基于遗传算法优化的小波神经网络在地下水位预测中的应用

地下水位是衡量生态环境优劣和地下水资源的一个重要指标.地下水位下降,将引发地面沉降、地面塌陷和降落漏斗等.因此,地下水位预测对保护地质生态环境和实现地下水资源严格管理至关重要.由于BP算法存在极易收敛于局部极小点与过拟合等缺点,导致网络泛化能力不足,本文在构建小波神经网络基础上并引入遗传算法加以优化,以解决上述不足,并与BP和WNN对比预测了天津市深层承压水水位.预测结果表明,GA-WNN模型拟合精度较高,模型的预测能力有较大幅度提高.     

网络舆情监控系统在芦山地震应急中的应用

破坏性地震发生后,灾情信息在不同的抗震救灾阶段会呈现不同的需求特点。使用网络舆情监控系统快速准确地获取网络舆情信息、掌握舆情热点,对于震后信息发布、舆论正确引导和应急指挥具有重要意义。本文详细介绍了舆情监控系统的框架体系、功能构成以及在"4.20"芦山地震应急处置中的应用。     

地面气温观测系统设计与实验研究

为提高大气温度测量的准确度,本文设计了一种新型地面气温观测系统并推导了相应的辐射误差修正方程。首先,利用计算流体动力学（CFD）方法对该测温系统进行结构优化设计以及辐射误差量化计算。然后,利用BP神经网络算法拟合可针对多变量变化的辐射误差修正方程。最后,以076B型强制通风测温仪器的测量值作为温度基准,验证该测温系统的测温精度。实验结果表明,该新型地面气温观测系统的测量值与基准温度的均方根误差（RMSE）和绝对误差（MAE）分别为0.031 ℃和0.041 ℃。     

基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取及其高度计算

本文选取成都市某一区域建筑物A、B为研究对象,采用分辨率为0.61 m的Quick bird影像,运用图像分割法和LVQ神经网络算法,提取建筑物侧面信息,根据假设法原理,构建高度计算物理模型,求取建筑物高度。对比实测数据,结合可能影响实验结果的实地因素、遥感影像因素进行精度分析与评价,探讨基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取和高度计算的方法。结果表明,LVQ神经网络算法在建筑物侧面提取和高度计算中有更好的应用价值,精度高达94%。