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1.
同时采用4个台站的国际超导重力仪长期连续重力观测资料和国际地球自转服务中心提供的同步地球自转参数,研究了极移引起的地球重力场变化特征。利用自回归模型估计了各序列的功率谱密度和积谱密度,结果表明极移导致的重力效应的主要能量集中在Chandler摆动和周年项附近,叠积后实际重力观测与极移重力信号理论值之间的差异分别为0.4%和3.9%,说明超导重力仪可有效监测极移导致的重力变化。  相似文献   
2.
应用BP神经网络评价大气环境质量   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用了BP神经网络对湖南省汨罗市大气环境质量进行了评价。实践表明,这种方法有其通用性和客观性。  相似文献   
3.
利用高光谱数据进行植被生化成分反演方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
高光谱数据包含着丰富光谱信息,能够定量地分析物质成分[1]。由高光谱数据,可以运用多元逐步线性回归方法反演植被生化组分含量,从而达到监测植被生长状况的目的[2]。本文具体介绍了多元逐步线性回归方法,及其在氮、木质素和纤维素含量估算中的应用。  相似文献   
4.
PSO-RBFNN模型及其在岩土工程非线性时间序列预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
岩土工程受力变形演化是一个典型的非线性问题,其演化的高度非线性和复杂性,很难用简单的力学、数学模型描述,但可用粒子群优化径向基神经网络对岩土工程应力、位移非线性时间序列进行动态实时预测。网络径向基层的单元数通过均值聚类法确定后,所有其它参数:中心位置、形状参数、网络权值,均通过粒子群优化算法在全局空间优化确定。工程实例应用表明,该模型预测结果准确、精度高,有良好的应用前景。  相似文献   
5.
基于BP神经网络的抚河水环境质量评价研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
水环境质量评价中.评价因子和评价等级之间是一种复杂的非线性关系.人工神经网络权重因子可以通过学习自动调节,不需要人为设置权重,能较好的处理复杂的非线性关系.通过构建基于BP(反向传播)算法的人工神经周络模型.对抚河水质进行评价.评价结果与模糊聚类方法得出的结果进行对比可发现,神经网络法可以客现、准确的得出评价等级,同时还可以分析出同一类别河段污染程度的不同,实例证明它是一种较好的水环境质量评价方法.  相似文献   
6.
车载伽玛能谱测量数据处理方法探讨   总被引:1,自引:1,他引:0  
放射性测量过程中,受仪器本身和外界环境的影响,需要对仪器性能进行检查.介绍了GR-660车载伽玛能谱测量系统,对仪器的稳定性和重复性进行了实验分析.介绍了噪声调整后奇异值分解方法和自适应神经网络模糊系统分析方法,通过处理航空标准模型实测数据来对两种方法进行了比较分析,应用变异系数方法对区域铀含量进行了分析.  相似文献   
7.
基于AGA的SVM需水预测模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
张灵  陈晓宏  刘丙军  王兆礼 《水文》2008,28(1):38-42,46
需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.  相似文献   
8.
基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
缪益平  邓俊 《水文》2008,28(3):33-37
介绍了BP人工神经网络的桔水径流预报方法,编制了锦屏一级水电站枯水径流预报方案.根据枯水径流预报方案的预报精度评定成果,总结了应用BP人工神经网络进行枯水径流预报的特点.研究表明基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案能够满足水文情报预报规范,具有较好的实用性和可行性.  相似文献   
9.
本文讨论雷诺数,佛洛德数、牛顿数在拖网模型试验中的意义。合成纤维网衣在水中重量与水动力相此可忽略不计,拖网及其模型均处于广义佛洛德数的自动模型区域内。实物网处于雷诺数的自动模型区域内,但其模型位于小雷诺数范围。换算阻力时需进行雷诺致修正,现有田内,巴拉诺夫,迪克逊网渔具模型试验定律,可用于拖网模型试验,但也可用牛顿数安排试验。模型试验结果经雷诺数修正,并换算到实物网,与海上实测结果符合良好。上述结论仅依据有限试验得出,尚需进一步验证。  相似文献   
10.
提出一种基于BP神经网络的结构破损诊断方法,该方法以结构破损前后柔度的变化作为破损诊断网络输入,为了解决由于系统响应样本数据空间分布不均匀对网络收敛速度及网络诊断影响问题,对网络训练样本采用广义空间格点进行了交换,模拟算例及应用实例均表明,本文方法能准确诊断结构破损位置与破坏程度,是一种有效的结构破损诊断方法.  相似文献   
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