基于BP神经网络的霍普菲尔德模型改进研究

为了分析对流层延迟的时空变化规律、提高对流层延迟的改正精度,利用BP神经网络处理非线性问题的优势,改进传统的霍普菲尔德模型得到一种新的融合模型(Hop+BP模型)。分别对比Hop+BP模型与传统的霍普菲尔德模型、多元线性回归模型、BP神经网络等模型的计算结果,得到如下结论:霍普菲尔德模型存在一个明显的系统误差,精度较低;多元线性回归的预测精度有所提高,但是其本质是将数据强制拟合,缺少物理解释,难以推广使用;传统的BP神经网络的计算精度较之霍普菲尔德模型有80%的提高,但存在明显的不稳定性;Hop+BP模型具有预测精度高、稳定性好等优点,预测中误差为1.1cm,明显优于传统方法。

江苏地区Tm-Ts相关性分析及其线性模型的建立

为提高GNSS反演可降水量的精度,文中采集江苏附近5个气象探空站2005—2015年共11年的数据,分析加权平均温度(Tm)年周期的变化规律,同时分析Tm与地表气温(Ts)的线性关系。结论表明,两者的线性关系会随着季节的变化发生相应的变化。文章试验几种线性回归的方案,并利用该区域2016年的数据进行检验,其中将数据每8d一组进行分段拟合得到的模型精度最高,其R_(ms)为2.49k高于传统Bevis模型的3.08k,提高近19%。

UNB 3 m模型的区域精度分析

对流层延迟是GNSS导航定位的重要误差源之一,主要受气温、气压以及水汽分压等气象参数的影响,具有变化迅速、随机的特点。本文利用分布在欧亚地区的72个IGS站提供的2015年全年的ZTD产品对UNB 3 m模型进行了详细的探讨,得出该模型在相应地区的平均偏差为0.017 m,高于北美地区0.005 m的平均偏差。本文选出了bsrt、chan、guug等8个IGS站,进一步分析比较,得出UNB 3 m模型误差在空间上的分布特性为:在高纬度地区UNB 3 m模型的适应性较好,在中低纬度地区、沿海区域精度明显低于内陆地区;模型误差的时间分布特性为:在夏季符合精度较差,但在春季和冬季符合精度较好;同时,模型的预测精度与高程并无明显的规律。本文研究还发现模型的bias与测站的水汽输送规律有明显的相关性,为进一步提高ZTD的模型预测精度提供了很好的思路和方向。

JSCORS在古城墙保护性监测中的应用与分析

本文讨论了JSCORS应用于古城墙保护性观测的基本情况,简要说明了JSCORS的一些使用方法、技巧,并讨论了在类似于古城墙的线状工程中对JSCORS所测得的数据的内业处理方法。同时,还列举了JSCORS运用于工程测量中的一些优缺点,并介绍了笔者的一些心得体会。

高速公路沉降观测数据分析与运营指导

本文通过统计,分析了YJ高速公路某路段近十年来部分路桩的沉降量以及三个典型路桩的月沉降速率变化,从而得出了YJ高速公路的一般沉降规律。根据路段不均匀沉降分析,分析可能产生路面裂缝的位置;然后,经过实地调查,对实地发现的路面裂缝进行了及时处理,取得了很好的效果。因此,高速公路沉降观测数据分析对公路的运营及维护有着重要的指导作用。

南京城墙鼓胀监测及其数据处理方法

古建筑的监测和维护日益受到重视,对古城墙的保护所包含的文化价值以及科研价值也相当丰富。本文论述了用全站仪进行城墙鼓胀监测的一种新方案,并且根据实际观测数据讨论了通过将全站仪观测的北京-54坐标系转换为鼓胀测量所需要的局部坐标系来简化数据处理工作的新方法,从而简化了观测工作、提高数据处理的效率,并且以图形来显示城墙鼓胀变形的一个趋势。

中国区域加权平均温度的建模研究

主要研究了中国区域加权平均温度(T_m)与地表温度(T_s)的函数关系模型。为提高中国区域T_m的计算精度,收集了中国区域内2013-2015年76个测站的无线电探空数据,采用传统线性回归建模方法建立T_m与地表温度(Ts)的线性回归模型A;然后,顾及T_m的年周期变化,提出了一种改进回归模型B。利用2016年69个测站的探空数据对模型A和模型B进行检验,模型A与模型B的年均方根误差分别为±3.147K和±3.025K,而常用的Bevis模型年均方根误差为±3.385K。模型A与模型B的精度较之常用的Bevis模型分别提高了7%和11%。本研究成果可以提高GNSS技术探测大气可降水量的精度,对GNSS气象学的发展和完善具有积极意义。

无人机健康诊断知识库建立研究

针对无人机健康诊断系统的设计,研究了健康诊断专家知识库的建立方法;介绍了基于规则的专家知识库的含义及其对无人机设计的要求,阐述了故障树与故障模式判据表的形成方法;故障树分析基于故障因果逻辑,逐层找出故障事件的原因,保证专家知识逻辑上的完备性;故障模式判据表将抽象的专家知识具体化为多个能够在工程上应用的要素;提出了一种故障树分析与故障判据规则相结合的建立健康诊断专家知识库的方法;从某型大气数据系统的组成及原理出发,以大气数据系统真空速失效为顶事件,构造了故障树和故障模式判据表;结果表明,结合故障树和故障模式判据表格构造的专家知识库清晰、简洁,具有很高的工程实用价值,能够应用于无人机健康诊断系统的设计。

飞参系统实时监视技术研究

针对飞机研制阶段各系统交联试验对故障定位慢、检查测试手段匮乏的问题,设计了飞参系统的实时监视功能;飞参系统中的机载设备与地面设备通过以太网进行数据交互,实现飞机状态的实时监视;分析了实时监视功能的作用与优势,并从某型飞参系统功能需求出发,阐述了机载设备的硬件配置及软件架构;基于UDP通信协议,提出了一种机载设备与地面设备交互的数据收发策略;该策略通过地面设备控制数据通信周期,机载设备采集的数据按周期发送给地面设备还原显示,实现了飞行数据的一边记录一边监视;实际应用表明,飞参系统的实时监视功能丰富了试验测试手段,提高了各个系统试验效率,实现了对飞机实时状态的监测,为航前快速检测技术的发展奠定了基础,具有很高的工程实用价值。

中国区域BP-Adaboost强预测器对流层天顶延迟建模研究

选取中国大陆构造环境监测网(陆态网)提供的155个测站2014~2018年对流层延迟产品,基于BP-Adaboost算法将多个弱神经网络预测器集成为强预测器,建立新的无气象参数对流层延迟计算模型。利用陆态网2019年参与建模的141个建模测站、未参与建模的62个测站的对流层延迟产品和中国区域86个无线电探空站解算出的对流层延迟精确值对BP-Adaboost模型进行精度评定,结果表明,新模型的平均偏差分别为0.62 mm、-1.16 mm和12.32 mm,均方根误差分别为25.30 mm、26.72 mm和46.29 mm,优于常见的无气象参数模型;BP-Adaboost模型在内陆地区或海拔2 km以上地区具有更高的精度,能够满足中国大陆区域卫星导航用户实时对流层延迟改正的需求。

洪公祠建筑测绘方法及其建筑结构特点的研究分析

文章借对查济古建筑祠堂的测绘,讨论了复杂地形条件下的建筑测绘技术方案,并从徽州先人建造洪公祠的角度,对建筑的布局、形式、结构等做出分析。通过测量与对比,发现洪公祠与其他祠堂的差异,在测绘过程中遇到的问题展开调研与思考,并希望文章为查济古徽州建筑的可持续发展提供相关信息。

基于BP神经网络算法的对流层湿延迟计算

为了提高对流层湿延迟的计算精度和全球定位系统水汽反演的准确性,结合BP神经网络算法的自主学习、记忆、计算和智能处理功能,利用气象探空数据建立了计算对流层湿延迟的BP神经网路模型,其模型结构为4×15×1.分别利用霍普菲尔德模型、多元线性回归模型及BP神经网络模型计算对流层湿延迟.对比分析了3种模型的对流层湿延迟计算结果,得到结论:霍普菲尔德模型存在系统误差,精度较低;多元线性回归模型和BP神经网络模型的精度都优于霍普菲尔德模型;BP神经网络模型精度较霍普菲尔德模型改进约50%,较多元线性回归模型学习中误差改进约71.7%,检验中误差改进约2%.

关于应用型地方高校实行本科生导师制的思考——以铜陵学院地理信息科学教研室为例

本科生导师制对于完善本科生培养体系有着十分重要的意义,在我国多数研究型高校得到了很好的实践,但是在多数应用型高校尚未完全推广。本文以铜陵学院地理信息科学教研室师生自发成立的科研小组为例,探究地方应用型本科院校实施本科生导师制的构建与实践的路径,以学科竞赛为导向、以学术论文撰写为抓手、以学术会议为依托、以大学生科研创新项目为平台。

无人机结构健康监测系统设计

为了对无人机的结构健康状态进行实时监测与评估,以某型无人机为研究对象,提出了一种基于多参量的结构健康监测系统设计的方法。通过在飞机机体结构的关键部位布置不同类型的传感器,对结构的应力应变、振动等信息进行监测,同时对飞机重要区域进行视频监视。通过系统集成测试,结构实测应力均小于材料破坏应力,对飞机结构强度未产生影响;结构过载延续时间为毫秒量级并迅速衰减,对飞机结构未造成损伤;视频摄像头进行实时监视。由此实现了对无人机的结构健康状态监测,并通过可视化界面对参数信息进行了显示,为结构的安全性评估提供基础。

GPT2w模型在中国区域的精度检验与分析

全球温度气压湿度(global pressure and temperature 2 wet, GPT2w)模型常被用于计算某一位置的气温、加权平均温度、气压以及水汽压等各种气象参数,是目前公开的标称精度最高的对流层延迟经验模型。利用中国区域参与全球气象交换的86个测站2013—2015年的气象探空数据,对GPT2w得到的各种气象参数进行精度检验及分析。实验结果表明,气温平均偏差为1.31℃,均方根误差为3.62℃;加权平均温度的平均偏差为-1.58 K,均方根误差为4.07 K;气压和水汽压平均偏差的绝对值在1 hPa以内,其均方根误差分别为6.98hPa与3.04 hPa。利用2006—2015年的数据分析了不同纬度模型精度的周期性特征,结果表明,气温、加权平均温度、气压和水汽压的均方根误差均具有一定的年周期特性,且在不同的纬度区域其周期特性不同。总体而言,GPT2w模型在中国地区范围内具有较高的精度和稳定性。

中国区域加权平均温度的时空分析及模型研究

加权平均温度(T_(m))是全球卫星导航系统技术反演大气可降水量的关键参数,影响着水汽反演的精度。针对传统的Bevis模型运用在中国区域精度不高的问题,该文提出新的增加时空参数的T_(m)多元线性回归模型。根据2013—2015年中国86个探空站点的探空资料,分析了T_(m)的时空特征;然后根据2013年站点资料,利用线性回归建模方法建立了中国区域的T_(m)单因子回归模型和增加了时空参数的T_(m)多因子回归模型,并利用2014—2015年的探空数据进行验证。T_(m)单因子回归模型和T_(m)多因子回归模型的精度分别为3.1 K和2.6 K,比Bevis模型(精度3.3 K)分别提高了约6.0%和21.2%。考虑到季节对T_(m)的影响,将T_(m)多因子回归模型按季节分段,得到按季节分段的T_(m)多因子回归模型,其精度与T_(m)多因子回归模型大致相当,但能更细致表达出不同季节T_(m)的精度情况。结果表明增加了时空参数的T_(m)多因子回归模型更加适合中国区域的加权平均温度T_(m)的计算。