基于PSR-WSVM模型的边坡位移预测

为建立高精度的边坡位移预测模型，采用相空间重构（PSR）将边坡位移时间序列数据转换为多维数据，同时构造小波核函数改进的支持向量机模型，建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机（SVM）模型、小波支持向量机（WSVM）模型和基于相空间重构的支持向量机（PSR-SVM）模型预测结果进行对比，通过平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差百分比（MAPE）和均方根误差（RMSE）3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明，PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型，边坡位移预测的精度明显提升。     

用地申请被否决之后……——修武县周庄国土资源所服务新农村建设纪事

"新农村建设是大事,改善群众的物质文化生活,给广大村民提供休闲、娱乐、健身的良好环境是好事,我们积极支持,但占用耕地建游园坚决不行,这是原则问题".修武县周庄国土资源所所长薛晨生这番话一出口,来递用地申请的五里堡村村委李主任满面春风的笑容不见了,铁青着脸甩手离开了国土所办公室,这是前不久发生在修武县周庄国土资源所的一幕.     

地矿系统粉尘作业工人卫生跟踪管理初探

本文通过对地质系统218例粉尘作业工人卫生追踪调查,证明了矽肺发病率与作业环境粉尘的浓度及接触粉尘的时间长短有关。提出了地矿行业坑道工人通过轮换工种,可以减少发病率的发生。同时发现矽肺病人的死亡与矽肺的轻重程度不成比例,而改善井下作业环境,则对降低发病率有重要意义。     

滑坡体三维地质建模与可视化分析

针对滑坡地质研究的自身特点,提出了面向滑坡地质体三维建模的NURBS-BRep混合数据结构和地质结构单元实体构造技术.通过对滑坡基础地质数据的预处理、滑坡数字地形和滑动面的三维建模、地质结构面的系统构造、地质结构体的生成和显示,形成了一套完整的滑坡三维地质模型的构建方法.将该方法应用于某水库滑坡,建立了相应的三维滑坡地质模型,并基于此模型进行了三维剖切分析、数字钻孔、等值线生成、滑块自动剖分、滑坡失稳可视化动态模拟和滑坡体方量精确计算等一系列实用的可视化分析,为滑坡稳定性的准确计算和客观评价提供了有力的支持.     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

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.     

隶属函数的方法进行等级预报及隶属函数的构造

模糊数学在气象、水文预报领域中已经得到广泛的应用。其中，用隶属函数的方法作预报对象的多等级长期预报，能取得较好的效果。本文简要介绍用隶属函数的方法进行长期多等级预报的基本思路和步骤，重点介绍在作上述预报过程中，构造隶属函数的一种方法。     

基于Web Services的海洋水色遥感数据服务系统设计与实现初探

基于Web Services的相关技术,设计了一个海洋水色遥感数据服务系统,以有效解决分布式异构数据的集成问题并利用Internet为用户提供数据服务。介绍了海洋水色遥感数据服务的现状,详细描述了该系统的具体实现方法和关键技术,最后给出其服务方式和性能评价。与传统架构的服务系统相比,该系统具有易于扩充、方便高效的优点。     

地球空间信息相关论文摘要

面向全时段查询的移动对象时空数据模型研究,基于非量测相机的复杂物体三维重建,机载激光扫描测高数据分层迭代选权滤波方法及其质量评价,基于GIS的地震滑危险性的模糊评价研究,基于北斗卫星的车辆组合导航系统开发.     

遥感图像线性影纹理解专家系统设计与实现

线性影纹信息是遥感图像中的一类重要信息,线性影纹信息自动提取是遥感图像智能解译的重要研究领域。笔者采用基于特征对象的专家系统技术来完成线性影纹信息的简单类别提取,设计并实现了线性影纹理解专家系统;阐明了系统结构,解译规则获取、表达,基于消息的不确定性推理机及解释机的设计;最后利用系统做了线性影纹类别提取实验,结果表明基于特征对象的专家系统用于线性影纹类别自动提取是切实可行的,并具有较高的提取精度。     

基于光谱和纹理的SVM矿化蚀变信息提取研究

针对传统矿化信息提取方法单一,利用光谱或纹理、信息量相对较少、需要大量样本的缺陷,利用基于光谱和纹理的支持向量机(SVM)原理,建立矿化信息提取模型.选择青海泽库县析界日地区作为典型研究区.首先提取研究区光谱和纹理信息,选取训练样本;然后求解最优超平面,进而确定决策函数;最后泛化推广识别其他待识别的样本.通过所提取的遥感蚀变异常信息与重砂异常点叠加分析,叠加基本吻合;从野外实地验证来看,均发现了不同程度的矿化现象,并指出了5个重点异常区.