多元门限回归模型的一种建模方法

本文根据门限自回归模型的基本思想[1]，提出一种多元门限回归模型的建模方法。其特点是充分考虑了预报系统中某些特殊预报因子突变点对预报关系的改变作用。数值实例表明，该模型在模拟和预报精度上比一般线性逐步回归模型有一定程度的提高。     

结构方程模型及其在地学数据建模中的回顾与展望

结构方程模型是一种建立、 估计和检验因果关系的方法.它可以替代多重回归、 路径分析、 因子分析、 协方差分析等方法,清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系,是一种主要应用于验证性模型分析的多元统计建模技术.由于能够通过可观测变量来度量潜变量得分以及分析不同子模型下潜变量之间的协同效应等优点,结构方程模型被广...     

基于地理处理模型的基本农田保护审计建模方法

针对领导干部自然资源资产离任审计,提出了一种永久基本农田保护审计空间分析建模方法,实现了坡度为25°以上的永久基本农田自动提取地理处理模型,并已将其应用于云南省领导干部自然资源资产离任审计工作中.结果表明,该模型能辅助审计部门工作人员快速发现疑点线索,简化了用户操作,提高了审计工作效率.     

分层纵向水下无线光信道建模研究

水下无线光通信（Underwater Wireless Optical Communication,UWOC）是水下物联网感知层的新兴技术之一。在感知层中,UWOC技术常被用于支持数据的纵向上行传输。针对几何光学理论无法准确描述UWOC链路衰减的问题,研究了基于MIE散射理论的纵向UWOC信道模型;提出了分层的纵向海水介质模型,在此基础上设计了一种利用蒙特卡洛仿真方法对UWOC纵向链路进行评估的方案。该方案考虑了收发装置空间位置的非对齐以及出现位置失配的情况,通过该方案可求得UWOC链路冲激响应的数值结果,研究成果对于UWOC设计具有重要意义。     

机器学习在广西台风极大风速预报中的应用

以1980-2020年广西台风期间桂林、梧州、龙州、南宁、玉林等5个气象观测站的地面日极大风速为研究对象,采用多元线性回归(MR)、支持向量机(SVM)、模糊神经网络(FNN)等三种较为常用的线性和非线性方法分别进行预报建模,对2011-2020年共10a独立样本的检验.结果 表明,在全样本风速预报的平均绝对误差上,F...     

极区电离层对流速度的浅层神经网络建模与分析

电离层对流是太阳风与地球磁场相互作用下驱动的磁层大尺度对流循环与对流电场在极区电离层的映射, 与行星际磁场-地球磁场耦合系统息息相关.本文基于SuperDARN(Super Dual Aurora Radar Network)分布在北半球的23部高频相干散射雷达获取到的二维电离层对流速度对其进行建模研究.模型输入为行星际磁场三分量、太阳风速度、太阳风密度和地磁指数六个空间物理参数, 模型输出为二维对流速度.模型选择两种广泛应用于空间物理建模的浅层神经网络即广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络.实验结果显示, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为174.96 m·s^-1和234.21 m·s^-1, 速度方向角均方根误差分别达到62.30°和88.07°, 相比于对流速度最大值2000 m·s^-1和360°的方向角范围来说, 其误差是可以接受的.外推性实验结果显示, 在第24个太阳周期时, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为305.35 m·s^-1和738.15 m·s^-1, 速度方向角均方根误差分别为82.01°和90.56°.实验结果表明, GRNN在时间外推性上的效果优于BP神经网络, 更适用于预测对流速度.我们发现在四种典型空间环境条件下, 利用GRNN模型预测的瞬时对流速度来构建的全域对流模式与现有统计模型构建的对流模式相似, 从而验证预测的对流速度可以用于分析瞬时极区电离层对流.

     

利用Sweep造型法进行管网精细化三维建模

管网三维建模中的一个重要问题是如何根据管线中心线坐标计算得到管网实体表面顶点的坐标,特别是管段与管点衔接处的表面处理。利用扫描(Sweep)造型法,根据实体之间的拓扑连接关系,将一条管线看作是整张连续的曲面,自动建立管线和管点的三维模型,可不必再做拼接处理。此方法通过对管线进行倒圆角及分段处理,在管线中心线各分段点上建立连续标架,计算得到分段点对应的管网实体表面顶点的坐标,并采用布尔并集运算合成管点模型的方法来建立各管网实体的精细化模型。实验结果表明,管网实体表面顶点坐标正确、光滑连续,建模程序简化,性能提高,效果良好。     

面向规划的建筑物屋顶精细纹理快速生成方法

针对三维规划审批对精确的空间关系及逼真的三维可视化效果的综合需求,设计实现了两套针对大规模三维数字城市建筑物模型的屋顶纹理快速生成方案。方案一基于严格投影成像方程建立物方与像方对应关系,并根据视线方向、遮挡关系、成像分辨率等选取最优纹理进行映射。方案二通过建立相应的屋顶纹理库,并利用屋顶纹理智能匹配技术实现大范围屋顶纹理的快速合成。利用常州市三维城市模型数据进行了实验分析,实验表明,这两套纹理生成方案生成的屋顶纹理都满足建筑物纹理重建生产要求,极大地提高了三维建模效率。     

智慧城市中的大数据

智慧城市的功能之一是构建可智能感知的、泛在化的空间信息服务,并将这些服务按需求进行组合提供灵活的服务,这就要求空间信息服务能更好地适应不断变化的地理上下文环境。设计了上下文感知的空间信息服务的语义模型,该模型扩展了OWL-S本体,增加了地理上下文类、上下文前提条件类、上下文效果类和上下文绑定类以支持地理上下文和地理上下文适应性,并使用智能规划技术和语义增强技术,将上下文感知的空间信息服务组合转化为智能规划的求解过程,提高了服务组合精度。最后通过智慧旅游验证了上下文感知的空间信息服务组合方法的可行性和有效性。     

渤海MN油田南区相控地质建模

在精细地层对比、沉积相分析和隔夹层分布等研究基础上,笔者采用相控方法进行渤海MN油田南区储层三维地质建模。在沉积相模拟中,以沉积模式为蓝本,将沉积亚相展布、井震结合预测的泥岩夹层分布等确定性认识和随机模拟技术相结合,同时依据各沉积亚相内储层发育的特征和差异,选择不同的“砂包泥”和“泥包砂”模拟思路,实现逐级相控、定量表征储层的空间分布。研究结果表明,以精细油田地质特征认识为基础,采用多条件地质约束的相控建模方法,可以更好地反映沉积认识,提高储层建模的精确度。