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采用傅里叶中红外光谱对强化生物除磷过程中污泥胞内糖原物质进行了表征,并将污泥样品与糖原标样的红外光谱进行对比,确认糖原物质在1020 cm-1峰附近有较明显的特征吸收贡献.因此,采用红外光谱945~1150 cm-1区域内的吸收光谱数据,结合测得胞内糖原的含量,应用偏最小二乘法和BP神经网络算法分别建立了污泥红外光谱与糖原含量的定量分析模型.结果显示,偏最小二乘法得到的测量值与预测值具有较小的平均绝对误差(MAE),其相关系数达到0.921. 相似文献
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基于遥感与随机森林算法的陕西省土壤有机质空间预测 总被引:10,自引:0,他引:10
遥感数据作为反映土壤组成结构及植被生长状况的数据源,借助辅助环境因子的土壤属性预测在数字土壤制图中日益受到重视。论文运用随机森林(Random Forest,RF)算法,基于AWIFS(分辨率56 m)和MODIS(分辨率250 m)遥感数据及501个实测样点数据对陕西省土壤有机质空间分布状况进行预测,并对预测精度进行估算。结果表明陕西省土壤有机质含量以南部的秦岭山地区和大巴山区为最高,土壤有机质含量大于25 g·kg-1,黄土高原南部处于中等水平,大部分在16~25 g·kg-1之间,关中平原和汉中低山丘陵区含量偏低,大部分在13~25 g·kg-1,而黄土高原北部和风沙滩区含量大部分低于10 g·kg-1。基于AWIFS影像的预测效果要优于MODIS影像,成像日期对有机质预测的影响不大。基于RF模型的土壤有机质预测精度在设定的不同抽样百分比条件下,独立验证数据集的平均误差大部分不超过3 g·kg-1,预测值与实测值的相关系数在0.7以上。高程是影响土壤有机质预测的最重要因子,当影像的分辨率降低时,样点分布的地理经纬度和坡度对土壤有机质预测的影响上升,植被因子的影响程度下降。 相似文献
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基于遗传算法的人工神经网络在降水酸度预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在误差反向传播(Back Propagation)算法的人工神经网络结构模型的基础上,应用遗传算法训练神经网络权重,实现网络结构的优化。用优化后的BP人工神经网络建立了江西省南昌市的降水酸度预测模型。并将该模型预测结果与BP算法和多元线性回归法的预测结果进行了比较。检验结果表明:基于遗传算法的人工神经网络优于BP算法及多元线性回归法,具有良好的预测效果。 相似文献
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基于高分辨率卫星影像的建筑物轮廓矢量化技术 总被引:3,自引:0,他引:3
高分辨率卫星影像包含着地表目标丰富的形状结构和纹理信息 ,使其成为城市研究的重要数据源。建筑物作为城市区域的主体单元 ,其轮廓的矢量信息在城市研究中有着重要的应用价值。二值点阵图的矢量化是图像处理的一个重要课题 ,现有的矢量化方法在提取建筑物轮廓信息时都存在局限性。本文针对矩形建筑物的轮廓矢量化提取技术 ,提出了一种新的基于角点识别和定位的矢量化方法。该方法自动提取建筑物二值图上的轮廓点 ,而后进行以基础点为划分点列组合依据的处理 ,再采用最小二乘法进行分段线性拟合 ,其中关键步骤就是如何准确识别参与拟合的轮廓点群。实验结果证明用该方法提取矩形建筑物轮廓具有运算速度快、效率高、精度满足实际应用需要等优点 ,有较好的实用价值。 相似文献
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