检索结果-内蒙古大学图书馆

农业与技术 2022年第2期42卷 34-37页

作者：陈冲陈辉安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001

为了充分发挥GPS的优越性,提高作业效率,本课题通过设计GPS网形观测方案,采用GPS静态相对定位测量的方法,实地进行测量,再运用软件对测量数据进行处理精度评定,从网形特征条件、点位精度、效益指标等方面进行对比分析,最终得出最优布网... 详细信息

为了充分发挥GPS的优越性,提高作业效率,本课题通过设计GPS网形观测方案,采用GPS静态相对定位测量的方法,实地进行测量,再运用软件对测量数据进行处理精度评定,从网形特征条件、点位精度、效益指标等方面进行对比分析,最终得出最优布网方案。通过本课题的研究,在考虑点位精度的同时要充分发挥各个网形结构的优势,使某些重要控制点能有更多连接基线,提高精度,而次要点可采用其它效率高的网形结构,提高效益,此研究为优化GPS网形结构,提高GPS控制网测量的工作效率和精度提供了参考,具有较好的现实意义。

关键词： GPS网形设计边点混连式优化设计点位精度特征条件

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基于灰色模型的矿区地表沉降预测研究

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河南科技 2022年第15期41卷 51-54页

作者：张凯月安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001

煤矿过度开采会引起一系列灾害问题,为防止灾害事故造成严重损失,预测矿区地表沉降刻不容缓。本研究利用三次样条插值法处理得到的等时间序列沉降数据,建立了GM(1,1)模型、加权参数估计模型和灰色Verhulst模型,对矿区地表沉降变形进行... 详细信息

煤矿过度开采会引起一系列灾害问题,为防止灾害事故造成严重损失,预测矿区地表沉降刻不容缓。本研究利用三次样条插值法处理得到的等时间序列沉降数据,建立了GM(1,1)模型、加权参数估计模型和灰色Verhulst模型,对矿区地表沉降变形进行数据拟合和预测。对比曲线和精度检验结果表明GM(1,1)模型与加权参数估计模型不适用于沉降突然增大的情况,宜用其进行前期沉降预测;灰色Verhulst模型拟合和预测精度最高,与实际沉降变化一致,适用于矿区地表沉降预测。

关键词：矿区沉降灰色Verhulst模型 GM(1,1)模型加权参数估计沉降预测

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基于AP加权的自适应动态室内定位方法

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导航定位学报 2022年第2期10卷 53-57页

作者：仲臣余学祥邰晓曼肖星星韩雨辰刘清华安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001

针对传统定位算法存在大量不同接入点(AP)的冗余信息,且在定位范围较大时定位时效性差的问题,提出一种基于卡方距离的AP加权自适应动态定位算法。指纹匹配阶段利用卡方距离代替传统加权K近邻算法(WKNN)中的欧式距离,用AP方差对相似度进... 详细信息

针对传统定位算法存在大量不同接入点(AP)的冗余信息,且在定位范围较大时定位时效性差的问题,提出一种基于卡方距离的AP加权自适应动态定位算法。指纹匹配阶段利用卡方距离代替传统加权K近邻算法(WKNN)中的欧式距离,用AP方差对相似度进行加权,从而自适应调整距离阈值,并引入动态K值,精确提取数据库信息。实验结果表明,与传统定位算法相比,该算法更有利于去掉冗余的AP,使定位误差范围缩小,可显著提高定位精度与稳定性。

关键词：室内定位自适应加权K近邻指纹匹配定位精度

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基于改进智能算法反演概率积分参数

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山东煤炭科技 2022年第10期40卷 194-197页

作者：刘双刘宇安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001

为得到更准确的概率积分参数,提出基于差分进化的花朵授粉算法。经工程实例分析,利用传统花朵授粉反演得到的沉降值与水平移动值的拟合标准差为72.96 mm,而改进后的拟合标准差为67.07 mm,精度更高。

关键词：开采沉陷概率积分法参数反演花朵授粉算法

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地基GNSS-R雪深测量方法研究进展

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测绘标准化 2022年第2期38卷 13-22页

作者：肖星星许盼盼韩雨辰仲臣安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 东北财经大学辽宁大连116012

积雪深度作为重要的水循环参数指标,通过获取连续均匀的高精度积雪深度数据,可以为气候变化、水资源分析和积雪空间分布等研究提供科学依据。全球导航卫星系统反射信号(GNSS-R)技术可以自动获取复杂环境下的积雪深度测量数据,填补了气... 详细信息

积雪深度作为重要的水循环参数指标,通过获取连续均匀的高精度积雪深度数据,可以为气候变化、水资源分析和积雪空间分布等研究提供科学依据。全球导航卫星系统反射信号(GNSS-R)技术可以自动获取复杂环境下的积雪深度测量数据,填补了气象站点人工直尺测量的点状测量和卫星遥感大面积测量之间的尺度空白,是一种高效、精确、低投入的雪深数据采集新方法。通过详细介绍GNSS-R积雪深度测量方面的国内外研究进展,对基于SNR观测值的积雪深度测量方法、基于载波相位观测值的积雪深度测量方法、基于C/A码伪距相位观测值的积雪深度测量方法以及将伪距和载波相位观测值组合对积雪深度进行测量的方法进行分析和总结,指出目前GNSS-R雪深测量技术上需要解决的两个主要问题,认为GNSS-R积雪深度测量数据处理最终将走进多方法、多系统和多卫星的数据融合时代。

关键词：全球导航卫星系统反射信号雪深测量信噪比数据融合

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基于偏最小二乘算法的BDS-2/BDS-3卫星钟差短期预报

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测绘工程 2022年第5期31卷 1-8页

作者：杨旭何祥祥程茂原钟东升葛雅倩安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001 安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 河海大学地球科学与工程学院南京211100

针对机器学习算法在卫星钟差短期预报应用中训练数据量最佳确定、算法有效性评估研究较少的问题,以武汉大学IGS数据中心连续15d33颗事后BDS-2/BDS-3精密卫星钟差产品为例,基于钟差相位数据的偏最小二乘(PLS)、基于钟差相位数据一次差分... 详细信息

针对机器学习算法在卫星钟差短期预报应用中训练数据量最佳确定、算法有效性评估研究较少的问题,以武汉大学IGS数据中心连续15d33颗事后BDS-2/BDS-3精密卫星钟差产品为例,基于钟差相位数据的偏最小二乘(PLS)、基于钟差相位数据一次差分的偏最小二乘(DPLS)、长短期记忆网络(LSTM)模型进行了BDS-2/BDS-3卫星钟差短期预报。实验结果表明:首先,选择第15天数据为测试样本,前14天距第15天最近的连续n d数据为训练样本时,n为8时,PLS模型预报性能达到最优;n为1、3、8时DPLS预报性能达到相对最优;n为11时LSTM预报性能最优;PLS、DPLS模型的预报效率较优,而LSTM预报效率较差,最大预报耗时分别为0.25s、0.90s、198.65min;随着测试样本的增加,LSTM模型的预报耗时显著增加,而其他两个模型预报耗时基本没有变化;其次,连续14d的短期预报(当前1天为训练样本,后1天为测试样本)结果表明,DPLS较PLS与LSTM模型,6h预报时长下,均方根误差(RMS)分别提升了31.26%、39.66%,极差(Range)分别改善了26.34%、40.30%,24h预报时长下,RMS分别提升了33.48%、42.68%,Range分别改善了29.77%、42.95%。

关键词：卫星钟差短期预报北斗三号卫星偏最小二乘长短期记忆网络

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顾及卫星间相关性的Kalman短期钟差预报

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导航定位学报 2022年第3期10卷 59-68页

作者：杨旭王潜心吕伟才钟东升谭福临安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001 安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116

针对卫星钟受轨道影响而产生的卫星间相关性,提出顾及卫星间相关性的卡尔曼(Kalman)滤波多系统卫星钟差短期预报方法,对连续27天的德国地学研究中心(GFZ)事后多GNSS(全球卫星导航系统)精密钟差(GBM)频率稳定性、周期特性进行分析,并利... 详细信息

针对卫星钟受轨道影响而产生的卫星间相关性,提出顾及卫星间相关性的卡尔曼(Kalman)滤波多系统卫星钟差短期预报方法,对连续27天的德国地学研究中心(GFZ)事后多GNSS(全球卫星导航系统)精密钟差(GBM)频率稳定性、周期特性进行分析,并利用阿伦(Allan)方差和哈达玛(Hadamard)方差求取该预报模型随机噪声。1、3 h的预报实验结果表明,该预报模型精度相对于顾及卫星间相关性的附加周期项二次多项式、附加周期项二次多项式、Kalman滤波模型分别提升了8.95%,46.66%,7.35%。

关键词：卫星钟差预报卫星间相关性卡尔曼滤波多卫星导航系统频率稳定性

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一种基于机器学习算法的区域/单站ZTD组合预测模型

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全球定位系统 2022年第1期47卷 98-102,126页

作者：杨旭何祥祥王媛媛谭福临陈雄川安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 自然资源部大地测量数据处理中心西安710054

针对天顶对流层总延迟(ZTD)具有一定的时空变化特性,提出了一种基于BP神经网络、长短期记忆网络(LSTM)算法的区域/单站ZTD组合预测模型.以连续14天香港连续运行参考站(CORS)网络18个监测站观测数据为例,利用BP神经网络、LSTM及本文算法... 详细信息

针对天顶对流层总延迟(ZTD)具有一定的时空变化特性,提出了一种基于BP神经网络、长短期记忆网络(LSTM)算法的区域/单站ZTD组合预测模型.以连续14天香港连续运行参考站(CORS)网络18个监测站观测数据为例,利用BP神经网络、LSTM及本文算法进行了区域、单站及二者组合ZTD预测模型研究.HKWS测站的预测结果表明:利用前13天数据预报第14天数据,区域、单站、组合模型ZTD预测的均方根误差(RMSE)分别为10.2 mm、10.4 mm、8.5 mm,组合模型相对于区域、单站模型预测精度分别提升了17.2%、18.4%.

关键词：区域对流层延迟建模 BP神经网络长短期记忆网络(LSTM) 连续运行参考站(CORS) 组合模型

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珠海一号高光谱遥感的表层土壤有机质含量反演方法

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遥感信息 2020年第4期35卷 40-46页

作者：孙浩然赵志根赵佳星陈卫卫安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001

表层土壤有机质含量影响土壤光谱特性且在空间分布上呈异质性。采用光谱分辨率高、波段连续性强的高光谱遥感影像反演区域表层土壤有机质空间分布状况,可为精准农业提供科学管理依据。针对以往方法很少基于高光谱影像大尺度反演土壤表... 详细信息

表层土壤有机质含量影响土壤光谱特性且在空间分布上呈异质性。采用光谱分辨率高、波段连续性强的高光谱遥感影像反演区域表层土壤有机质空间分布状况,可为精准农业提供科学管理依据。针对以往方法很少基于高光谱影像大尺度反演土壤表层有机质含量,以安徽省淮南市舜耕山以南的三和镇、曹庵镇为研究区,探索珠海一号高光谱遥感反演表层土壤有机质含量的方法。研究结果表明,研究区表层土壤有机质含量与珠海一号高光谱影像原始光谱反射率最大相关波段为656 nm(r=-0.680);采用小波包分解原始光谱后,低频分量和高频分量与表层土壤有机质的最大相关性均有所提高,低频分量最大相关波段为656 nm(r=-0.797),高频分量最大相关波段为700 nm(r=-0.804)。采用多元线性回归对原始光谱、小波包分解低频分量、小波包分解高频分量建立土壤有机质预测模型取得了良好的效果,R 2分别为0.747、0.770、0.789。依据小波包分解的低频分量、小波包分解的高频分量建立的基于高斯核变换的支持向量回归模型预测效果优于多元线性回归模型,预测值与实测值更接近。研究结果为开展大尺度遥感反演表层土壤有机质工作提供了新方法、新思路。

关键词：高光谱遥感表层土壤有机质多元线性回归支持向量机回归反演

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一种基于分段加权赋参的厚松散层矿区沉陷预计方法

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金属矿山 2024年第11期 132-141页

作者：孙志豪徐良骥刘潇鹏安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室安徽淮南232001 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 矿山环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001 合肥综合性国家科学中心能源研究院安徽合肥230031

概率积分法作为一种通用的采煤沉陷预计方法,在厚松散层矿区应用中存在边缘收敛过快、沉陷预计失准等问题,给厚松散层矿区“三下”采煤及环境保护带来了一定的困难。为此,在概率积分法基础上提出了一种基于分段加权赋参的厚松散层矿区... 详细信息

概率积分法作为一种通用的采煤沉陷预计方法,在厚松散层矿区应用中存在边缘收敛过快、沉陷预计失准等问题,给厚松散层矿区“三下”采煤及环境保护带来了一定的困难。为此,在概率积分法基础上提出了一种基于分段加权赋参的厚松散层矿区沉陷预计方法,将监测点根据工作面位置划分为内、外2个区段,分别获取相应预计参数,利用建立的自适应赋权模型对其预计结果进行加权组合;在此基础上,为提升参数反演精度,分别基于标准粒子群算法和自适应模拟退火粒子群算法进行参数反演研究;同时,为提升赋权模型性能,建立了2种自适应赋权模型进行模型优选。试验结果表明:与概率积分法相比,基于分段加权赋参的沉陷预计方法计算的下沉预计值与实测数据更接近,2种赋权模型计算结果的残差平方和分别为0.0071 m^(2)、0.0058 m^(2),小于概率积分法的0.0203 m^(2);2种赋权函数模型相比,模型2精度更高、效果更好;相同条件下,自适应模拟退火粒子群算法精度优于标准粒子群算法。试验结果验证了矿区分区段预计的可行性,反映出该方法能够有效解决概率积分法在厚松散层矿区应用中边缘收敛过快的问题,对厚松散层矿区的沉陷预计有一定的参考意义。

关键词：开采沉陷厚松散层概率积分法参数反演分区段预计粒子群算法

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