制备TJ-1模拟月壤空心圆柱试样的新方法

针对TJ-1模拟月壤颗粒级配跨度大、粒径〉2mm．的颗粒含量多,采用常规方法制备空心圆柱试样容易出现粗细颗粒分离、试样整体不均匀的特点,提出改良型制备方法．首先采用分层欠压法与冰冻法相结合制备出孔隙比e=1．0的实心圆柱试样,并对实心样的均匀性进行评价,得到分层制备相同孔隙比的TJ-1模拟月壤均匀试样时每层试样的高度;...     

基于决策树特征提取的支持向量机在岩性分类中的应用

由于支持向量机属于黑箱模型,因此在进行模型学习时无法直接对特征进行选择,而决策树模型在递归创建的过程中自身具有一定的特征选择能力。针对岩性分类问题,本文将决策树和支持向量机结合,通过决策树的建立,在考虑特征重要性的前提下,利用树节点的高度对特征进行提取,并将具有更高分类能力的特征送入支持向量机进行岩性分类。结果表明:通过决策树的特征提取,减少了支持向量机模型的输入特征,从而有效控制了模型的复杂度,使得模型更加稳定并具有更高的分类精度,测试集精度能够提升10%以上。     

基于钻进状态监测的智能工况识别

钻进过程状态监测旨在实时描述钻进工况,判断运行性能优劣程度进行非优追溯,及时指导司钻人员调整作业操作,保证钻进过程安全、高效、稳定开展。钻进工况是钻进系统运行状态的反映,因此开展面向状态监测技术的钻进工况识别研究具有重要的理论和应用价值。本文针对钻进工况识别问题,基于状态监测数据,建立基于支持向量机的钻进工况识别模型,对钻进工况进行识别。综合工况识别结果,对钻进效率进行评估,并对影响钻进效率的因素进行讨论,寻找提升钻进效率的手段。最后,采用钻进现场实钻数据进行仿真实验,验证所提方法的可行性和有效性。     

基于GA-SVM封装算法的高光谱数据特征选择

封装型的特征选择算法相对于过滤算法而言更有助于提高分类精度,因此在当前计算技术及效率快速发展的背景下必将成为未来之趋势。本文以支持向量机(SVM)为分类器,遗传算法(GA)为特征子集的搜索算法,构建了封装型的特征选择算法GA-SVM,并用ENVI/IDL语言编程实现,最后以HYPERION高光谱数据为例对算法予以应用。结果表明,GA-SVM算法可从196个波段中选择出13个波段,同时分类精度较不做特征选择时提高了约4%。由此可见,GA-SVM封装型特征选择算法具有较好的同时优化特征子集和SVM核函数的性能,可为当前高光谱数据的特征选择提供一个较好的算法。     

基于多纹理和支持向量机的ZY-102C星HR数据分类

基于国产资源一号02C星高分辨率(high resolution,HR)影像,提取了基于变差函数、灰度共生矩阵和梯度的多纹理特征,结合光谱信息构建了基于支持向量机(support vector machine,SVM)的多源信息复合模型的图像分类方法,并与传统最大似然法和决策树法的分类结果进行了比较。研究表明,变差函数纹理和梯度纹理参与的多源复合数据有效提高了图像的分类精度,总分类精度由85.14%提高到87.43%,Kappa系数由0.82提高到0.85;绝对值变差函数为纹理最佳窗口分析提供了理论依据,基于累积步长提取的纹理特征能显著提升图像分类的精度,分类准确率提高了13.94%,Kappa系数增加了0.17;基于多源复合数据的SVM高空间分辨率遥感图像分类方法能有效解决传统图像分类结果破碎的问题,比最大似然方法和决策树法的分类精度显著提高,总精度达到89.14%,Kappa系数为0.87,分别提高了6.85%和10.84%。实验表明,ZY-102C星HR数据在冬小麦信息提取中具有一定的稳定性和优势。     

基于结构模式的道路网节点匹配方法

道路网数据中微观结构的识别对于多尺度路网建模、步行导航等至关重要。复杂道路交叉口是重要的道路微观结构之一,针对目前道路复杂交叉口基于几何形状描述与图形匹配识别方法存在的不足,从复杂交叉口识别与化简的角度出发,提出了一种利用路段分类进行复杂道路交叉口识别与化简的方法。该方法首先通过点密度聚类的方法对道路交叉口进行定位,然后利用路段的规模、形状和属性等特征构建特征空间,将交叉口的识别作为一种区分主干路段与辅助路段的两类分类问题,利用支持向量机的方法对交叉口区域内的路段进行分类,从而完成交叉口的识别与化简。利用开放街道地图（Open Street Map）数据进行实验,结果表明,该方法能够有效地识别道路交叉口。     

基于EC细网格产品在乌鲁木齐机场低能见度预测中的释用

利用2015—2018年乌鲁木齐机场航空例行天气报告(METAR报)、ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格数值预报产品对影响能见度的主要因子进行分析,提取与低能见度相关性高的物理量作为预报因子,采用SVM方法,分别基于Poly、RBF核函数建立乌鲁木齐机场未来21 h能见度预报模型。结果表明:(1)基于预报因子区间分类的SVM模型物理意义明确,试验结果较好;以RBF为函数建立的SVM模型(SVM-RBF)预报能力更好,其训练样本预测的TS评分0.84,准确率89.20%。(2)SVM-RBF模型的检验样本中,预报准确样本的预报误差整体偏小;在漏报样本中则有能见度越低、预报误差越大的特点,模型的振荡性明显。(3)结合NCEP/NCAR再分析资料研究SVM-RBF模型对天气过程的预报表现,发现模型对于特定天气形势下引发的低能见度天气,预报误差较小且预报提前量较大。     

基于机器学习模型的区域土壤重金属空间预测精度比较研究

为识别区域土壤重金属的空间变异特征并厘清其影响因素,本研究构建了多元线性回归（MLR）、弹性网络回归（ENR）、随机森林（RF）、随机梯度提升（SGB）、堆叠（stacking）集成模型、反向传播神经网络（BP-ANN）、基于模型平均的神经网络集成（avNNet）、线性核支持向量机（SVM-L）和高斯核支持向量机（SVM-R）共九种机器学习模型,利用山东省中部土壤重金属（Cd、Cu、Hg、Pb和Zn）和环境辅助变量数据,开展区域土壤重金属空间预测精度比较研究。结果表明：RF对五种重金属空间预测的决定系数（R²）介于0.263~0.448之间,平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别小于8.408和10.636,预测值/实际值（P/O）均接近于1,对五种重金属的预测效果均较为理想,是研究区土壤重金属空间预测的最优模型;SVM-R整体预测性能仅次于RF,各项精度评价指标均相对稳健,可作为备选模型;其余七种模型的预测性能均明显低于RF和SVM-R。RF的空间预测结果显示,研究区五种重金属呈现出相似的空间分布格局,含量均由研究区东北部向西南部递减,包括东北部、北部和南部3个高值区,且高值区与当地工业–交通密集区的分布格局一致,反映出人类活动是研究区土壤重金属空间分异的主要影响因素。本研究可为区域土壤污染调查、评价和管控提供科学参考。     

基于深部位移的蠕滑型滑坡预警指标及预警预报研究

基于边坡监测数据建立数学模型,是边坡变形和稳定性分析的重要方法。但是单一预测模型的形式和应用范围具有一定的确定性,不同模型对数据的利用程度也有所差别,往往不能充分运用已知信息,导致模型精度不高,适用性不强。针对单一预测模型存在的问题,提出一种基于熵权法的PSO-SVR-NGM优化组合模型。该模型结合高精度变权缓冲NGM(1,1,k,c)模型和PSO-SVR模型,能够减小单一预测模型的误差,大幅度提高预测精度。首先通过引入变权缓冲算子λ和背景值权重系数η、κ改进无偏NGM(1,1,k,c)模型,构建新的3参数变权缓冲NGM(1,1,k,c)模型。结合最大灰色关联度和最小平均相对拟合误差重新构造粒子群算法的适应度函数,利用改进的粒子群算法对提出的变权缓冲模型进行搜索寻优,确定最佳的参数组合。然后通过熵权法对改进的变权缓冲NGM(1,1,k,c)模型和PSO-SVR模型进行赋权建立优化组合模型。最后,将该组合模型应用于3个不同变形特征的边坡工程中,并与其他单一模型进行对比分析。结果表明,相对于单一模型,本文所提出的组合模型的拟合和预测误差较小,与原始位移数据的相关性较好,能够更真实地反映边坡变形规律,具有较强的工程适应性。同时组合模型的提出与发展也促进了单一模型的优化改进,为解决实际工程问题提供了良好的思路。     

粤港澳闪电定位系统对高建筑物雷电的探测

为了评估不同聚类算法对雷暴系统的识别效果,进一步提高雷电临近预报能力,本文采用地闪定位数据和雷达反射率数据,利用基于密度的空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)、快速搜索和查找密度峰聚类(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,CFSFDP)以及改进的快速搜索和查找密度峰聚类(Extended Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,E_CFSFDP)三种聚类算法,对2018年9月21日19∶15—20∶57(北京时)发生在(114°—117°E、27°—30°N)区域的一次雷暴过程进行了聚类识别计算,探讨了三类聚类算法在雷暴系统识别中的差异。结果表明：(1) DBSCAN算法在地闪数据分布清晰且不同数据簇之间有显著距离间隔时,分类识别的准确率较高;当各个闪电数据簇的簇间距离或密度相差很大时,分类识别的准确率较低;(2) 地闪数据“无密度峰值”分布时CFSFDP算法会分裂出错误类,每个闪电数据簇仅具备唯一的密度峰值点是CFSFDP算法识别准确的前提条件;(3) E_CFSFDP算法解决了CFSFDP算法的“无密度峰值”问题,受地闪数据分布影响较小,因此基于E_CFSFDP算法的雷暴系统识别准确率明显高于DBSCAN和CFSFDP算法。