改进型果蝇算法优化的灰色神经网络变形预测

针对灰色神经网络权值阈值的不确定性,本文提出改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型。通过添加逃脱系数修改适应度函数,同时引入三维空间搜索的概念扩大了果蝇搜索范围对基本果蝇优化算法进行改进,避免算法陷入早熟收敛的陷阱,加快收敛速度,有效地提高了算法的优化性能。利用改进型果蝇优化算法优化灰色神经网络参数建立预测模型。选用实际工程沉降数据仿真模拟,验证该模型的预测性能,并将预测结果与果蝇优化算法灰色神经网络,粒子群优化灰色神经网络和灰色神经网络进行比较。结果表明改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型预测精度更高,拟合程度更好。     

改进型果蝇算法优化的灰色神经网络变形预测

针对灰色神经网络权值阈值的不确定性,该文提出改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型。通过添加逃脱系数修改适应度函数,同时引入三维空间搜索的概念扩大了果蝇搜索范围对基本果蝇优化算法进行改进,避免算法陷入早熟收敛的陷阱,加快收敛速度,有效地提高了算法的优化性能。利用改进型果蝇优化算法优化灰色神经网络参数建立预测模型。选用实际工程沉降数据仿真模拟,验证该模型的预测性能,并将预测结果与果蝇优化算法灰色神经网络、粒子群优化灰色神经网络和灰色神经网络进行比较。结果表明,改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型预测精度更高,拟合程度更好。     

小波去噪的灰色最小二乘支持向量机变形预测

针对变形监测数据的随机性和非平稳性,以及单一预测模型的不足,该文提出了基于小波去噪的灰色最小二乘支持向量机变形预测模型。采用小波去噪对原始数据进行降噪处理,减弱数据随机扰动的影响,建立灰色最小二乘支持向量机模型,并采用粒子群算法寻找最优参数。通过大坝位移监测数据实例对模型进行验证,并与灰色模型、最小二乘支持向量机以及灰色最小二乘支持向量机进行对比分析。实验结果证明,该模型预测精度更高、稳定性更强。     

土地利用变化研究的人文地理视角与新命题

从地理学最高层面的科学难点问题-"综合性"出发,本文阐述了土地利用变化是人地关系地域系统研究的核心领域的观点。并从人文地理学的视角,解析了土地利用变化驱动机制的三个重要内容:消费需求拉动、经济效益驱使、以及协调发展理念作用等;提出了规制、对策的经济评价、以及环境伦理等三个人文地理学研究土地利用变化的新命题。     

自回归预测模型变权组合定阶

针对自回归(AR(p))预测模型定阶问题中回溯阶的不确定性和时变性,以及基于单一回溯阶预测方法的局限性和组合预测中的冗余信息等问题,该文提出了一种基于遗忘因子的变权组合定阶方法。利用冗余定理筛选基于多个回溯阶预测方法的有效信息,并利用遗忘因子实现了组合权重的时变性,克服了基于单一回溯阶预测模型稳健性欠缺、预测精度低等局限性,提高了预测能力。通过实例表明该算法具有高度的可靠性和可行性,为类似预测方法的定阶问题提供了研究思路。     

INSAR技术在海州露天矿边坡变形监测中的应用研究

露天矿边坡的变形监测一直是矿山安全生产的重要工作,运用合成孔径雷达干涉(INSAR)测量技术对边坡进行监测是近年来微波遥感研究的一个重要方向。本文分析了INSAR技术在边坡变形监测中的技术优势及研究的进展情况,并利用海州露天矿传统监测实测数据和INSAR监测进行比较,结果表明,INSAR技术可以实现对大型露天矿边坡有效地监测,具有一定的技术优势和广阔的应用前景。