检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘科学 2019年第10期44卷 59-64,78页

作者：张晓宇韦波覃婷婷刘海峰桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541004 桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541004

针对传统雪深反演中出现的系统偏差和跳变问题,该文提出一种结合遗传算法-反向传播(GA-BP)神经网络的雪深反演方法。首先通过二次项拟合有效分离出信噪比残差,进而对变换单位后的信噪比残差进行频谱分析,计算得到初步雪深值。最后,建立... 详细信息

针对传统雪深反演中出现的系统偏差和跳变问题,该文提出一种结合遗传算法-反向传播(GA-BP)神经网络的雪深反演方法。首先通过二次项拟合有效分离出信噪比残差,进而对变换单位后的信噪比残差进行频谱分析,计算得到初步雪深值。最后,建立基于初步雪深值的GA-BP神经网络优化模型。以美国板块边界观测计划(PBO)提供的监测数据为例,并与传统方法对比分析,结果表明:采用GA-BP神经网络不仅能够削弱初步反演结果中出现的系统偏差,还能有效消除反演过程出现的跳变现象。采用PRN09和PRN24卫星反演,RMSE和MAE均分别小于0.083 m和0.065 m,R^2有了明显提高,优于未处理初始雪深的情况。

关键词： GPS-IR 雪深 GA-BP神经网络信噪比

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基于EEMD-PCA-ARIMA模型的大坝变形预测

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长江科学院院报 2020年第3期37卷 57-63页

作者：郑旭东陈天伟王雷段青达甘若桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541004 桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541004

针对大坝观测数据中存在的噪声容易掩盖实际变形曲线走势的问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)、主成分分析(PCA)和自回归移动平均模型(ARIMA)的大坝变形预测方法。通过对观测数据进行EEMD和PCA,从而构建映射矩阵,然后利用映射矩... 详细信息

针对大坝观测数据中存在的噪声容易掩盖实际变形曲线走势的问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)、主成分分析(PCA)和自回归移动平均模型(ARIMA)的大坝变形预测方法。通过对观测数据进行EEMD和PCA,从而构建映射矩阵,然后利用映射矩阵对原始数据构建的样本矩阵进行转换,实现消噪效果,进而对处理后的观测数据进行ARIMA建模预测,据此构建EEMD-PCA-ARIMA模型。依据所提出的模型对实际大坝坝顶水平位移观测数据进行预测分析,并与实测数据和经直接去掉高频分量消噪后的ARIMA预测模型、ARIMA预测模型、BP神经网络模型预测模型进行对比分析。结果表明:此方法能够更好地获取大坝的实际变形曲线,对于大坝变形预测而言是一种有效的方法。

关键词：大坝变形变形预测集合经验模态分解主成分分析自回归移动平均模型

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基于改进BP神经网络与支持向量机的土壤墒情预测方法研究

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土壤通报 2021年第4期52卷 793-800页

作者：薛明韦波李娟陈慈豪黄敏慧邹林芯桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541004 桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541004

为提高土壤墒情预测精度,提出了一种基于遗传算法(GA)、改进粒子群算法(IPSO)、误差反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)的土壤墒情组合预测模型(GAIPSOBP-SVM)。该模型首先在BP神经网络的权阈值选择中同时引入GA和IPSO构成GAIPSOBP... 详细信息

为提高土壤墒情预测精度,提出了一种基于遗传算法(GA)、改进粒子群算法(IPSO)、误差反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)的土壤墒情组合预测模型(GAIPSOBP-SVM)。该模型首先在BP神经网络的权阈值选择中同时引入GA和IPSO构成GAIPSOBP模型,然后对GAIPSOBP和SVM模型分别进行训练和数据仿真,最后利用建立的加权模型对GAIPSOBP和SVM模型的土壤墒情预测结果进行组合。以安庆市8个监测站某时段内农田土壤墒情数据为例,分别按隔日、两日后和三日后三种时间跨度进行土壤墒情预测,并对照BP、GA-BP、PSO-BP、IPSO-BP、GAIPSOBP和SVM模型,验证和比较提出的GAIPSOBP-SVM模型的土壤墒情预测精度。结果表明,GAIPSOBP-SVM模型的土壤含水量预测相对误差平均值最小。GAIPSOBP与SVM模型组合的GAIPSOBP-SVM模型提高了土壤墒情的预测精度,更适合于土壤墒情的短期预测,该方法可为农业节水灌溉方案的制定提供技术支撑。

关键词：误差反向传播神经网络遗传算法改进粒子群算法支持向量机组合预测模型土壤墒情预测

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GPS广播星历非整点时刻数据块性能分析

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武汉大学学报（信息科学版） 2015年第3期40卷 372-378页

作者：向涛史俊波郭际明武汉大学测绘学院湖北武汉430079 武汉大学精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室湖北武汉430079 桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541004

实时用户从广播星历获取卫星轨道和钟差,广播星历的质量影响用户的定位精度。本文首先描述了GPS广播星历中非整点时刻数据块的三种出现形式;其次,结合一周GPS星历从轨道和钟差两方面分别对非整点时刻数据块进行分析,结果证明非整点时刻... 详细信息

实时用户从广播星历获取卫星轨道和钟差,广播星历的质量影响用户的定位精度。本文首先描述了GPS广播星历中非整点时刻数据块的三种出现形式;其次,结合一周GPS星历从轨道和钟差两方面分别对非整点时刻数据块进行分析,结果证明非整点时刻数据块并非粗差数据,且其精度优于整点时刻数据块;最后,针对GPS星历中非整点时刻数据块,给出了使用建议。

关键词： GPS广播星历非整点时刻数据块轨道误差钟差误差

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气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被NDVI变化相对作用

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水土保持研究 2022年第3期29卷 292-299页

作者：徐勇黄雯婷卢梦缘欧昱贤张占奕李明杰郭振东马瑞雪桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541006 桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541006

定量厘定气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被NDVI变化的相对作用,可为揭示喀斯特地貌区植被NDVI时空演变特征及其驱动机制提供依据。以MODIS NDVI、SRTM DEM、基于站点的气象数据为数据源,建立Theil-Sen Median斜率估计、残差分... 详细信息

定量厘定气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被NDVI变化的相对作用,可为揭示喀斯特地貌区植被NDVI时空演变特征及其驱动机制提供依据。以MODIS NDVI、SRTM DEM、基于站点的气象数据为数据源,建立Theil-Sen Median斜率估计、残差分析、相对作用分析等多数学模型,分析了2001—2019年西南喀斯特地貌区气候变化和人类活动对植被NDVI变化的相对作用,揭示植被NDVI与降水、气温、相对湿度和日照时数的相关性。结果表明:研究时段内西南喀斯特地貌区植被NDVI总体上呈上升态势,植被NDVI变化趋势呈现明显的空间异质性,植被NDVI增加的区域面积远大于减少的区域面积;研究区植被改善和植被退化均受人类活动的主导。研究时段内西南喀斯特地貌区植被NDVI与降水、气温以及相对湿度整体呈正相关,相关程度依次递减,与日照时数呈负相关。综上可知,研究时段内西南喀斯特地貌区植被覆盖呈改善态势,人类活动可被认为是影响西南喀斯特地貌区植被NDVI变化的主要驱动力,植被NDVI与降水、气温、相对湿度和日照时数的相关系数在空间上呈现明显的异质性。

关键词：西南喀斯特地貌区植被NDVI 气候变化人类活动相对作用

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利用广义回归神经网络融合天顶对流层湿延迟

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武汉大学学报(信息科学版) 2022年

作者：黎峻宇李浩杰姚宜斌刘立龙张豹黄良珂桂林理工大学测绘地理信息学院广西空间信息与测绘重点实验室武汉大学测绘学院

精确模型化天顶对流层湿延迟(zenith wet delay， ZWD)有利于提高全球卫星导航系统(global navigation satellite system， GNSS)导航定位和气象应用的精度。用于ZWD模型化的数据源有多种，各有独特的优势，但它们之间存在多源异构、精...

精确模型化天顶对流层湿延迟(zenith wet delay， ZWD)有利于提高全球卫星导航系统(global navigation satellite system， GNSS)导航定位和气象应用的精度。用于ZWD模型化的数据源有多种，各有独特的优势，但它们之间存在多源异构、精度不等甚至严重系统偏差等问题，难以对多源ZWD数据进行综合利用。针对这个问题，利用广义回归神经网络(generalized regression neural network， GRNN)强大的非线性逼近能力和高质量的探空(radiosonde， RS) ZWD，来优化质量相对较低的GRAPES＿MESO(GRAPES) ZWD和ERA5 ZWD；然后将它们合并，实现多源ZWD的无偏融合，获得了1032张ZWD融合图。结果表明，以RS ZWD为参考，2016—2017年的GRAPES/ERA5 ZWD与RS ZWD间存在不同程度的系统偏差；优化后GRAPES和ERA5 ZWD的总体偏差(Bias)均趋近于0，均方根(root mean square， RMS)分别改善了22.6%和16.0%；且优化后GRAPES和ERA5 ZWD Bias、标准差(standard deviation， STD)和RMS的时空变化得到较大程度的削弱。融合后的ZWD兼具较高的精度和稳定性，能为GNSS应用提供可靠ZWD数据源。

关键词：

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遥感降水数据空间降尺度及干旱时空监测

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水土保持学报 2022年第1期36卷 153-160页

作者：张寒博窦世卿温颖徐勇张楠苗林林桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541006 桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541006

在全球气候变暖的背景下,干旱灾害日趋频发。为全面精细研究华中地区降水的时空变化,结合水汽(PWV)、增强型植被指数(EVI)等数据,基于地理加权回归模型,结合克里金插值分别对2010—2019年的GPM IMERG和TRMM 3B43数据进行空间降尺度,并... 详细信息

在全球气候变暖的背景下,干旱灾害日趋频发。为全面精细研究华中地区降水的时空变化,结合水汽(PWV)、增强型植被指数(EVI)等数据,基于地理加权回归模型,结合克里金插值分别对2010—2019年的GPM IMERG和TRMM 3B43数据进行空间降尺度,并利用区域内53个气象站数据进行精度评价。对优选的降尺度数据采用变异系数法、Theil-Sen Median趋势分析耦合Mann-Kendall显著性检验方法及Hurst指数法,分析了华中地区的降水时空变化特征及其可持续性特征,并对未来降水趋势进行预测,最后构建归一化降水距平百分率(NPA)、标准化降水蒸散指数(SPEI_(12))来实现研究区的干旱时空监测。结果表明:降尺度处理后降水细节增强,能有效改善原始数据的高估现象,GPM数据降尺度数据比TRMM降尺度数据更接近实测数据;近10年华中地区降水时空分布差异较大,降水较高波动变化和高波动变化共占全区69.21%;10年间降水变化以非显著变化为主,其中,轻微增加地区占全区54.88%,轻微减小地区占全区40.41%;10年间降水变化趋势以弱(27.33%)、中(34.93%)持续性为主;华中地区降水未来趋势以持续增加为主,主要分布在区域北部,未来趋势无法确定的地区占全区21.63%,主要集中在湖南;华中地区NPA空间分布有很大差异性,整体上处于无旱、轻旱灾害状态,NPA与SPEI_(12)有较好的相关性,且所有年份均通过了0.05显著性检验,在一定程度上能反映华中地区的干旱情况。

关键词： GPM IMERG TRMM 3B43 GWRK 空间降尺度干旱时空监测

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顾及垂直递减率函数的中国区域大气加权平均温度模型

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测绘学报 2020年第4期49卷 432-442页

作者：黄良珂彭华刘立龙李琛康传利谢劭峰桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541004 广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541004 武汉大学卫星导航定位技术研究中心湖北武汉430079

大气加权平均温度(Tm)是全球导航卫星系统(GNSS)水汽监测的关键参数。针对中国区域地形起伏较大的特点,本文构建了顾及精细季节变化的Tm垂直递减率函数模型,在此基础上,利用2007—2014年的Global Geodetic Observing System(GGOS)atmosp... 详细信息

大气加权平均温度(Tm)是全球导航卫星系统(GNSS)水汽监测的关键参数。针对中国区域地形起伏较大的特点,本文构建了顾及精细季节变化的Tm垂直递减率函数模型,在此基础上,利用2007—2014年的Global Geodetic Observing System(GGOS)atmosphere格网数据建立了中国区域的Tm格网新模型(简称为CTm模型)。以2015年GGOS格网数据和无线电探空资料为参考值,对CTm模型进行精度检验,并与常用的Bevis公式和GPT2w模型进行比较分析。结果表明:①以GGOS格网数据为参考值,CTm模型的年均偏差和均方根误差(RMS)分别为-0.52 K和3.28 K,相比于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度(RMS值)分别提高了27%和13%;②以探空数据为参考值,CTm模型的年均偏差和RMS误差分别为0.26 K和3.75 K,相对于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度分别提高了21%和16%,尤其在中国西部地区,CTm模型表现出更为显著的优势。此外,将CTm模型用于GNSS水汽计算,其引起的水汽计算RMS误差和相对误差分别为0.29 mm和1.36%。CTm模型不需要实测气象参数,因此,在中国区域的GNSS实时高精度水汽探测中具有重要的应用。

关键词： CTm模型垂直递减率函数 GNSS大气水汽中国区域

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最优非负变权组合模型在大坝变形中的应用

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大地测量与地球动力学 2014年第6期34卷 162-166页

作者：任超梁月吉庞光锋杨兴跃桂林理工大学测绘地理信息学院桂林541004 广西空间信息与测绘重点实验室桂林541004

提出基于灰色GM(1,1)、BP神经网络和普通卡尔滤波3种单一模型的最优非负变权组合预测模型。该模型继承单一模型的优点,在一定程度上保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度。与最优加权组合模型、各单一模型对比分析表明,该模型预测... 详细信息

提出基于灰色GM(1,1)、BP神经网络和普通卡尔滤波3种单一模型的最优非负变权组合预测模型。该模型继承单一模型的优点,在一定程度上保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度。与最优加权组合模型、各单一模型对比分析表明,该模型预测精度较高,均方根误差为0.11 mm,在大坝变形预测中具有一定的实用价值。

关键词：大坝变形单一模型最优加权最优非负变权精度分析

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亚洲地区EGNOS天顶对流层延迟模型的精度评估

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大地测量与地球动力学 2013年第4期33卷 128-132页

作者：黄良珂刘立龙周淼张腾旭郑浩姚朝龙桂林理工大学测绘地理信息学院桂林541004 广西空间信息与测绘重点实验室桂林541004

基于亚洲地区48个IGS站2009—2011年实测的天顶对流层延迟(ZTD)数据,对利用EGNOS模型计算的ZTD的精度进行评估,结果表明:1)在亚洲地区,相对于IGS站实测的ZTD,EGNOS模型计算的ZTD的偏差和均方根分别为-0.18 cm和5.98 cm,在中国地区分别为... 详细信息

基于亚洲地区48个IGS站2009—2011年实测的天顶对流层延迟(ZTD)数据,对利用EGNOS模型计算的ZTD的精度进行评估,结果表明:1)在亚洲地区,相对于IGS站实测的ZTD,EGNOS模型计算的ZTD的偏差和均方根分别为-0.18 cm和5.98 cm,在中国地区分别为0.81 cm和6.13 cm;2)偏差和均方根差呈现明显的季节变化,偏差表现为夏季最大,秋季最小,而均方根夏季最大,冬季最小;3)在空间分布上,偏差与纬度和高程变化无明显规律,但均方根随着高程或者纬度的增加总体上呈递减趋势,西部和北部高纬度地区,年均偏差和均方根变化相对较小;4:)亚洲南部低纬度地区和东部地区夏季日平均偏差和均方根差变化相对较大。

关键词： EGNOS模型天顶对流层延迟亚洲地区偏差均方根

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