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文鸿雁
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- 所属机构:桂林理工大学
- 所在地区:广西 桂林市
- 研究方向:天文地球
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 刘立龙唐诗华文鸿雁
- 关键词：整周模糊度法方程LAMBDA
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- 基于小波神经网络的隧道变形预测模型研究被引量：16
- 2014年
- 针对单一模型在隧道变形预测上精度不高的问题,提出了一种基于小波分析理论的神经网络模型,该模型克服了BP神经网络模型存在的收敛速度慢、结构设计盲目、易陷入局部极小点的缺陷,通过将该模型与时间序列模型、Levenberg-Marquardt法BP神经网络模型、遗传神经网络模型预测的结果比较,可以看出小波神经网络在隧道的变形预测中网络结构更简单、收敛速度更快、预测精度更高。
- 胡纪元文鸿雁周吕陈冠宇
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- 半参数模型补偿最小二乘平滑参数求解新方法被引量：2
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- 半参数模型的补偿最小二乘法用于测量平差,是基于残差带权平方和与系统误差补偿项在极小化过程中的平衡关系而提出的,这种平衡是通过附加在补偿项的平滑参数来实现的。通常平滑参数需在非负实数中选择,无明确上界,范围过大,不利于平滑参数的确定。鉴于此,尝试对残差和补偿项赋予相对权比,以简化平滑参数的求解,并实现二者平衡关系的调节。由于相对权比在数值上小于1且其和等于1,故残差和补偿项的相对权比都具有明确的上下界,因此,可将在无明确上界的非负实数中寻求平滑参数的问题转化为在明确范围内确定相对权比的问题。给出了此种情况下的半参数模型的补偿解的表达式及简单统计性质,并用模拟算例验证了本法的可行性。
- 张俊文鸿雁张显云
- 关键词：半参数模型
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- 针对GM(1,1)模型在建筑物变形预测中精度和泛化能力较低的缺陷,提出一种基于LS-SVM的灰色补偿RBF神经网络的建筑物变形组合预测方法。利用最小二乘支持向量机训练由灰色GM(1,1)模型预测得到的一组结果的残差值,直接获得RBF网络的中心函数训练RBF网络,得到RBF误差补偿器,去补偿GM(1,1)模型。实验证明,最小二乘支持向量机、灰色系统以及神经网络3者相结合的方法,能有效提高建筑物变形沉降预测的精度。
- 高红文鸿雁胡纪元张腾旭聂光裕
- 关键词：GM(1,1)模型RBF神经网络最小二乘支持向量机补偿器
- 基于Google Earth的3S技术在桂林市土地更新中的应用被引量：20
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- 中国开展的第一次全国土地调查,至今已十余载,伴随着中国经济的高速发展,国土资源的利用现状已经发生了巨变,原来的调查数据已经不能满足当今社会的需求。介绍利用免费的Google Earth遥感影像在地面高分辨率区域进行国家土地利用现状调查,同时利用GPS定位技术进行重要区域的定位,进而利用MapGIS软件对影像及实地数据进行融合加工,最终获得成果的方法。
- 杨翼飞唐诗华文鸿雁
- 关键词：土地更新调查GOOGLEEARTHMAPGIS数据融合
- 基于投影变形大小的投影带和投影面选择被引量：14
- 2016年
- 我国国家坐标系统普遍采用高斯-克吕格正射投影(简称"高斯投影"),即先由地面投影到参考椭球面,再由参考椭球面投影到高斯平面。经过以上投影变换,定会引起一定的投影变形,变形的大小随投影点与大地水准面的距离不同而变化。针对该问题,工程测量中通常采用的处理方法是:a.采用任意分带形式,将中央子午线移至能控制投影变形的范围。b.根据实际需要,重新设定投影面高程。c.选定一个抵偿面。是先找到最佳中央子午线,然后计算抵偿面高程,得出最佳的投影带和投影面,通过实例计算对比,能得到最佳的投影带和投影面,在一定范围内,横坐标跨度最大,同时也能够准确的确定大地测量所需要的平面控制网的坐标系。
- 杨志覃辉文鸿雁袁明月
- 关键词：中央子午线
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- 详细介绍了网络RTK技术的基本原理,并对目前的主要网络RTK技术进行了分析比较,最后论述了应用网络RTK技术存在的一些问题和未来的发展趋势。
- 胡兵王成李超文鸿雁
- 关键词：RTK网络RTKVRSMAXCBI
