回归-Elman网络在矿坝变形预测中的应用

金矿开展矿坝的变形监测工作,引入多层递阶回归分析模型,有较高的预测精度,但方法较繁琐,计算较复杂。由于变形数据可分离成趋势项与随机项,趋势项可用多元线性回归良好地拟合;随机项的预测,文中采用Elman网络建模计算,最后利用矿坝的实测高程位移数据进行验证,并与多层递阶回归进行比较。结果表明:回归-Elman网络模型比多层递阶回归的预测精度更高,效果更好,且方法简洁实用性强。     

全球电离层时空变化特性分析

采用谱分析和小波分解的方法对全球电离层VTEC量的时空变化特性进行了分析。使用IGS中心发布的全球电离层网格图数据,分别从高中低纬度全年变化特性、南北半球全年变化特性、全球范围内随经纬度的变化特性对电离层VTEC进行了分析。结果表明,高中低纬度地区VTEC量具有周日和半周年变化现象,在二分点处存在峰值,南半球电离层较北半球电离层活跃,经度变化对VTEC值的影响较纬度变化大,总体上,太阳辐射是电离层活动的主要影响因素。     

GPS在无控制区测定控制网起始点研究

介绍在西部荒漠无国家控制点区应用GPS技术测定控制网起始点研究情况,并对所取得测量成果的可靠性,达到的水平及所获得的效益进行分析.     

七月的永宝山

正~~     

非线性曲线TLS法拟合

如今,整体最小二乘法越来越受到学者们的重视。虽然传统的高斯最小二乘法运用最为广泛,但是由于其只考虑了因变量观测值的误差而认为自变量是精确的,所以与实际观测情况不太符合。而整体最小二乘兼顾了自变量与因变量存在的观测误差,所以在理论上更为严谨且更为符合实际。本文介绍了一种适用性相对广泛的非线性函数整体最小二乘拟合方法。并采用一组模拟数据对该方法进行验证,且与通过最小二乘解算出来的结果进行了比较。对比得出,整体最小二乘法解算出来的结果更接近理论值。     

基于出租车轨迹数据的人口活动分析

根据轨迹数据识别出人们感兴趣的区域,并且挖掘出人们的日常出行特性,作为数据挖掘的一个热点逐渐受到人们的重视。目前,绝大多数大城市的出租车上都安装有GPS,其记录的轨迹数据在时间和空间上都包含丰富的信息,分析出租车的轨迹数据能在一定程度上反映城市人口的出行情况,挖掘有价值的信息。文中挖掘出租车轨迹数据中的乘客上下车的位置点数据,经过数据预处理、地图匹配以及整合后,对位置点进行有权重的热点区域分析,叠加到地图上进行人口活动分析。     

小波分解下的变形预报组合模型

利用小波变换分解变形监测数据,重构分离得到低频线性项和高频非线性项,线性特征强的子序列使用ARMA模型进行建模预报,非线性特征强的子序列使用神经网络模型进行建模预报,最后合成获得预报值。文中使用隔河岩大坝GPS变形监测数据进行建模预报,分析小波分解层数对预报精度的影响,提出平滑测度确定分解层数的方法,比较ARMA模型或神经网络模型和小波分解下的组合模型的预报精度,结果表明组合模型的预报精度优于单一模型,其精度在0.6mm,最大偏差为1.6mm,平均改善76%和77%。     

变形观测在高层住宅楼纠倾加固工程中的应用

青海师范大学二期3号住宅楼在主体封顶一个多月以后,由于受下游施工工地深基坑大开挖,对地下水的抽取,使该建筑物地基及周围发生不均匀沉降,导致该建筑物的倾斜值超过限差要求。文章详细阐述了所采取的补救措施中的变形观测过程。     

基于连续运行站的GPS单点定位技术的应用

本文主要介绍在矿业权核查项目中通过利用精密单点定位技术结合连续运行站数据、IGS事后精密星历进行后处理求得定位坐标,提高双频GPS接收机的利用效率及单位生产功效的作业方法。