补偿最小二乘估计精化AR(p)的变形建模与预测

以AR(p)模型为例,考虑模型误差对变形预测的影响,将模型误差看做非参数信号,采用半参数补偿最小二乘方法来处理,即利用半参数中的非参数分量表达模型误差;为更好地控制残差部分VTPV和光滑部分STRS之间的平衡,提出一种求解平滑参数α的Xu函数;最后,通过实例将精化后的AR(p)模型与灰色模型、灰神经网络模型、常规AR模型的结果进行了比较。结果表明,补偿最小二乘方法能有效地处理变形建模中存在的模型误差,具有较好的预测效果。

基于图形处理器的球面Voronoi图生成算法优化

基于四元三角格网(QTM)之间距离计算与比较的球面Voronoi图生成算法相对于扩张算法具有较高的精度,但由于需要计算并比较每个格网到所有种子点的距离,致使算法效率较低。针对这一问题,利用图形处理器(GPU)并行计算对算法进行实现,然后从GPU共享内存、常量内存、寄存器等三种内存的访问方面进行优化,最后用C++语言和统一计算设备架构(CUDA)开发了实验系统,对优化前后算法的效率进行对比。实验结果表明,不同内存的合理使用能在很大程度上提高算法的效率,且数据规模越大,所获得的加速比越高。

基于GPU的不规则三角网向规则格网数字高程模型转换算法优化

基于规则格网的数字高程模型(DEM)相对于不规则三角网(TIN)具有结构简单,便于存储、管理和分析等优点。针对TIN向规则格网转换的串行算法效率较低的问题,利用图形处理器(GPU)并行编程对一种串行算法进行实现;然后从GPU全局内存和共享内存的访问方面对算法进行优化;最后用C++语言和统一计算设备架构(CUDA)开发了实验系统,对优化前后算法的效率进行对比。结果表明,优化后的算法效率较优化前最大提高了72倍。

卫星测图在海外油气管道施工图设计中的应用

遥感卫星不受地理、疫情、社会环境的限制,适用于海外油气管道项目的测绘工作。受高程精度限制,通过卫星测图技术绘制管道施工图设计阶段使用的1:2000比例尺地形图尚处于实验阶段。为应对伊拉克及尼日尔的油气管道施工图项目地面人工测绘受疫情及社会政治稳定因素制约的问题,探索采用卫星遥感技术测图,并研究利用加密布控技术提高卫星测图高程精度的方法。经像控点纠正且恢复卫星影像空间立体模型后,通过实测加密布控点对测图区域内的高程成果进行二次纠正,结果表明:二次加密布控纠正技术能有效提高卫星测图高程精度,满足施工图设计1:2000比例尺地形图要求。卫星测图可为海外油气管道测量工作提供适用的可选方案,有助于降低各种风险,并可辅助高后果区识别及管道数字化工作。(图4,表6,参21)