基于GA-BP算法的大坝边坡变形预测模型

针对大坝安全预测采用传统的统计模型、确定性模型和混合模型存在的不足,应用遗传算法(GA)与基于误差反向传播算法(BP)相结合,构成GA-BP混合遗传算法,建立大坝边坡变形预测的遗传优化神经网络模型(GA-BP模型)。该模型利用神经网络的非线性映射能力、网络推理和预测功能及遗传算法的全局优化特征,克服BP算法易限入局部最小问题。通过该模型对某大坝的实际观测数据进行预测,表明GA-BP模型的预测具有精度高、收敛速度快的优点,在大坝的预测方面具有应用价值。

基于小波神经网络的边坡预报模型研究

边坡变形具有复杂性、随机性、不确定性、地域性、时效性等的特性,对边坡进行精确的预报一直是一个难题。针对此问题,本文建立了基于小波分析的神经网络预报模型来对边坡变形进行研究,结果表明小波神经网络预测模型具有更灵活有效的函数逼近能力,预报的精度高,并通过实例验证了小波神经网络预测模型的高精度性。

系列比例尺基础空间数据库动态级联更新技术探讨

以株洲市基础地理信息系统为例,提出基于1∶500基础空间数据库,建立要素级动态更新模式,级联更新1∶1000至1∶10000系列比例尺基础空间数据库,保证了系列比例尺数据的一致性和现势性,满足了规划决策、规划设计、规划审批不同阶段的用图需要,同时为土地管理和经济建设等提供实时动态的基础数据保障。

株洲市多尺度地形图智能化缩编系统设计与实现

各种比例尺地形信息数据是基础地理信息数据库建设的重要内容。为了适应信息化建设的发展,保障规划审批的方便快捷,制作各种比例尺地形图是现实的必然选择。据此,以株洲市1∶500基础地形图数据库缩编为1∶1000、1∶2000、1∶5000、1∶10000系列比例尺地形图为例,制定自适应规则库,利用数据库管理的基础地形图信息,按需输出相应比例尺地形图。此种基于空间数据库的智能化缩编方法为地形图缩编提供了一种新思路。

株洲市基础地理信息系统建设与发展

以介绍株洲市基础地理信息系统开发建设的过程,系统经不断完善和升级,现由基础测绘生产系统、地理信息管理系统、综合地下管线采集及建库一体化系统、多尺度地形图智能化缩编系统组成,形成了一套集数据管理、发布、综合应用等的完整系统,系统运行稳定,功能强大,基础地理信息数据建库面积已覆盖整个株洲市域,为"四个株洲"建设提供全方位的地理空间信息技术支持。该项目建设获得2015年度"中国地理信息产业优秀工程银奖"。

试析数字测绘产品质量检查及其质量控制

信息技术的发展,各种数字测绘产品研制出来并得以广泛应用,使原有的传统测量以及纸质地形图被数字测绘以及电子图形所取缔。各种数字测绘产品的产生和使用,给质量检查工作带来了新要求。为保证质量检查工作规范有序展开并获得良好的检查效果,就要采取有效措施对数字测绘产品质量予以有效控制。本文针对数字测绘产品质量检查及其质量控制进行研究。

INSAR技术在海州露天矿边坡变形监测中的应用研究

露天矿边坡的变形监测一直是矿山安全生产的重要工作,运用合成孔径雷达干涉(INSAR)测量技术对边坡进行监测是近年来微波遥感研究的一个重要方向。本文分析了INSAR技术在边坡变形监测中的技术优势及研究的进展情况,并利用海州露天矿传统监测实测数据和INSAR监测进行比较,结果表明,INSAR技术可以实现对大型露天矿边坡有效地监测,具有一定的技术优势和广阔的应用前景。