基于BP-Adaboost强预测器的瓦斯涌出量预测

为了提高传统BP神经网络瓦斯涌出量预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络和Adaboost算法相结合,提出了一种BP-Adaboost强预测器模型.将该模型用于实际瓦斯涌出量预测,并进行了40次仿真实验.结果表明:该模型预测精度高于传统的BP神经网络,且收敛速度快,具有较强的鲁棒性,预测精度能满足实际工程需要,为瓦斯涌出量预测提供了一种新的途径.     

典型优化目标函数下源参数反演性能对比研究

基于外场实验数据,从反演高估率、准确性、稳定性角度系统评估了8种典型目标函数在不同未知源参数反演情形下的反演性能差异.研究发现,不同目标函数反演性能差异显著.仅反演单参数源强时（Q）,对数变换目标函数高估率最大（79.4%）,偏差平方和目标函数准确性最高（P_ARD<50%=82.3%,ARD=（35.3±9.1）%）,目标函数稳定性无明显差异（CV<0.01）.三参数反演（Q,x,y）时,标准化均方根误差目标函数源强高估率最大（98.5%）,对数变换目标函数准确性、稳定性最高（P_ARD<50%=91.1%,ARD=（48.4±9.8）%;CV=0.01）;位置方面,偏差平方和目标函数准确性最高（AD=（36.12±11.39） m）,对数变换目标函数稳定性最强（CV=0.0018）.四参数反演（Q,x,y,z）时,标准化均方根误差目标函数源强高估率最大（98.5%）,对数变换目标函数准确性、稳定性最优（P_ARD<50%=61.7%,ARD=（55.2±16.5）%;CV=0.03）;位置方面,相关系数总体表现最优（AD=（34.37±10.72） m;CV=0.011）.整体上,随反演参数变化,对数变换目标函数源强反演性能最稳定.     

基于无人机多光谱的沼泽植被识别方法

为了探究高分辨率无人机多光谱数据对沼泽植被群丛识别能力,在洪河国家级自然保护区的核心区、缓冲区和实验区分别建立典型样区,通过低空无人机搭载的RGB及多光谱相机获取研究区正射影像,构建多维数据集并确立4种分类方案.采用面向对象的随机森林（RF）算法,对输入的多维数据集进行变量选择和参数（mtry、ntree）调优,构建适合沼泽植被群丛尺度识别模型.结果表明：优化的面向对象的RF算法对沼泽湿地植被具有较高的识别能力,在95%的置信区间内,核心区方案四（结合了光谱波段、纹理特征、几何特征、位置特征、地表高程信息和植被指数）获得最高总体精度为87.12%,kappa系数为0.850,比方案二（结合了光谱波段、几何特征和位置特征）总体精度高12.27%,kappa系数高0.140;对于单一典型沼泽湿地植被识别精度中,芦苇获得最高的用户精度高于88%,生产者精度高于90%,小叶章的生产者精度高于85%,但是在核心区用户精度较低,仅为78%.该方法可以作为沼泽植被群丛识别的有效方法,为研究沼泽湿地生态环境变化提供更准确的数据支持.     

黑碳仪测量气溶胶吸收系数的校正算法和影响因素研究进展

黑碳仪作为常用的吸收系数测量方法之一,广泛应用于气溶胶光吸收特性的实验室和外场观测研究.然而,受测量方法的限制,吸收系数测量的准确性受到颗粒物负载效应,以及滤膜和颗粒物的多重散射效应的影响.本文综述了黑碳仪的测量原理及现有校正算法,探究了其吸收系数测量的影响因素,分析了黑碳气溶胶的混合状态对其吸收系数测量偏差（C_ref’）的影响,探讨了C_ref’与气溶胶单次散射反照率（SSA）的关系以及C_ref’的波长依赖关系,并提出了今后相关研究的建议.     

基于K-均值算法的烟气层高度判定方法

经典算法对火灾烟气层高度判定存在无法划定烟气层纵向区间、计算步骤繁琐等问题,而K-均值算法具有自动进行类别划分的特征。以K-均值算法为基础构建了烟气层高度判定计算模型,针对K-均值算法易陷入局部最优的问题,利用分步设置最优聚类中心的方式优化了计算流程,利用搜寻边缘样本方法得出了烟气层高度值判定准则,并通过火灾烟气试验,对比分析了积分比值法、视觉标尺法、K-均值算法3种烟气层高度判定方法得到的烟气层高度值,以验证K-均值算法的有效性。结果表明：在烟气层温度数据梯度较小的位置,K-均值算法与积分比值法结果具有较好的一致性,而在烟气层温度数据梯度较大的位置两者的差异较为明显;K-均值算法所自动解算出的各纵向区间烟气层高度值具有均一性,能够更加突出表征烟气层高度的纵向区间分布特征。     

基于AVMD与DPC-FCM的旋转机械无监督故障诊断方法

目的 针对旋转机械故障诊断过程中存在故障信号特征提取困难、故障诊断过程有标签数据较少、故障诊断准确率低等问题,提出自适应变分模态分解算法(Adaptive Variational Mode Decomposition, AVMD)与密度峰值算法优化的模糊C均值算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks Optimizing Fuzzy C-Means,DPC-FCM)结合的无监督诊断方法。方法 首先,将多尺度排列熵与峭度相结合的综合系数作为适应度函数,对VMD算法的惩罚因子alpha和模态个数K进行参数寻优,提取分解后本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的平均样本熵与平均模糊熵,并输入至聚类算法中。其次,提出利用密度峰值聚类算法确定FCM的初始聚类中心,降低聚类结果的随机性。结果 将提出的无监督故障诊断模型应用到滚动轴承试验信号中,实现了准确的故障诊断。结论 AVMD在故障提取方面具有优越性,同时DPC算法可以有效提高FCM算法无监督聚类的准确性,二者结合可以有效实现旋转机械故障的智能分类。     

基于加权信息量和迭代自组织聚类的地质灾害易发性评价

以三峡库区忠县-方斗山地区为研究对象,首先选取坡度、坡向、坡高、岩土体类型、坡体结构、构造、水的作用、人类工程活动等8个评价因子建立地质灾害易发性评价指标体系,并对因子状态进行分级;然后,采用层次分析法计算各指标因子的权重,应用加权信息量模型进行地质灾害易发性评价;再者,利用迭代自组织聚类模型对地质灾害易发性评价结果进...     

基于ACE法和模拟退火算法的土层等效参数反演

提出了一种基于ACE法和模拟退火算法的土层参数反演方法:一方面先用均匀试验构造出输入数据与输出数据,再利用ACE非参数回归方法构造两者之间的高效响应面,然后通过响应面关系进行插值运算来得出对应参数的响应值;另一方面根据响应面的关系构造出反演目标函数,利用模拟退火法对目标函数进行寻优计算,从而能避免寻优过程中的目标函数值...     

湿地对福州市热岛效应影响遥感分析

以4期Landsat TM/OLI影像为基础,利用大气校正后的单窗算法对福州市地表温度进行反演并验证.进而利用ArcGIS的空间分析工具和土地利用/覆被类型数据,进行湿地对福州市热岛效应影响分析.结果显示:(1)通过地表温度实测数据对地表温度反演结果进行验证,二者之间R2值为0.9475,满足研究需要;(2)各土地利用...     

T/R组件的路-场协同仿真模型研究

T/R组件因其内部电路密度高,电磁能量分布复杂,常因腔体内电磁干扰与泄露出现收发异常等问题,导致无法正常工作.传统的有源电路仿真难以模拟腔内电磁能量对T/R组件的影响,致使其仿真结果与实际性能相差甚远.本文采用有限元算法,使用无源3D结构的电磁建模技术建立T/R组件基于物理原型的3D模型和电磁3D模型,获得T/R组件腔...