滑坡变形预测灰色神经网络耦合模型的构建及适用性分析

结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。     

一种基于M估计的Robust-ELM滑坡位移预测方法

采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时,其网络输出权值由最小二乘估计得出,导致ELM抗差能力较差,从而造成网络训练参数不准确。为此,将M估计与ELM相结合,提出一种基于M估计的RobustELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值,以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例,将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明,该方法能够有效降低粗差对预测的影响,具有良好的抗差能力。     

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关于BP神经网络转换GPS高程的若干问题

BP神经网络用于GPS高程转换有着较高的精度,但也存在不少问题,如网络的隐含层和隐含层单元个数选取、参加学习的样本的质量如何影响仿真精度等。结合实例分析上述问题,得出一些结论。     

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基于MATLAB APP Designer的变形监测数据处理可视化教学与虚拟实验

变形监测技术是测绘工程专业本科生必修课程,其数据处理过程具有内容抽象、数学公式多、计算繁杂等特点。为提高变形监测数据处理教学效果,构建了基于MATLAB APP Designer的变形监测数据可视化分析教学体系,从原理和模型两个方面入手,利用仿真使枯燥的数据和抽象的算法可视化,建立动态模型使认知困难的概念可视化,完成了变形监测数据图形可视化、基础数据解算、变形监测网平差、变形预报四大模块的可视化表达及仿真实验。实践结果表明,可视化教学提升了学生的学习兴趣,加深了学生对原理的理解,培养了学生解决复杂工程问题的能力。     

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地方院校一流本科专业建设的探索与实践——以河南城建学院测绘工程专业为例

地方院校在"一流本科"建设浪潮中,迎来前所未有的发展机遇与挑战.河南城建学院测绘工程专业,基于专业定位与特色优势,积极探索一流本科专业建设策略,以学生为中心,社会需求为导向,从人才培养模式、课程建设、师资队伍、实践教学环境、教育质量保证体系等方面深入改革,提升专业社会综合服务能力,提高人才培养质量,推动一流本科专业建设...