简介：在三角网条件观测平差中，经常会碰到非线性条件方程线性化的情况，按传统方法，进行线性化工作是采用常用对数，然后用泰勒公式把它们展开，计算出各项改正数K的系数δi，就得到了线性化的条件方程式。

简介：随着社会经济的高速发展，各大中城市高层建筑如雨后春笋般涌现。根据国家测绘局和国家建设部要求，必须对其进行变形测量。沉降测量是变形测量的一种。下面就在沉降测量中易出现的闯题及解决方法发表自己的一点见解，以供同行们参考。

简介：针对高铁沉降监测数据的海量特性,以及传统管理方式存在的效率不高、可视化效果不好的问题,设计了一种基于线性参照系统有效管理和显示高铁沉降监测数据的集成模型。该模型中,高铁路网以路径要素集存储,高铁沿线非空间数据以事件表的形式存储,由此实现高铁沉降监测相关的空间数据和属性数据的线性建模与集成。同时,使用ArcEngine组件与.NET平台实现了沉降监测数据空间查询和可视化表达功能,可形象地反映高铁线路与沉降监测点的分布状况,更易于进行沉降数据的可视化分析、预测和评估。数据集成模型实现了非空间数据和空间数据的一体化管理,有效地减少了数据存储冗余,提高了高铁变形监测数据管理的效率,对我国高速铁路的建设与运营安全的海量监测数据管理具有一定的参考价值。

简介：分析了用地模拟预测中的空间因子动态性，并通过主成分分析法将各空间因子变化量融合成新空间因子，再带入预测模型对模拟结果进行修正。以武汉市为例进行了实例论证，通过该模型修正的预测结果和传统静态模型的预测结果的拟合度在80%以上，说明该动态修正模型具有较高的可靠性，能有效提高模拟预测工作效率、模拟精度以及预测成果的延用性。

简介：针对互联网电子地图数据保密和知识产权保护的需要,提出一种用于矢量电子地图的非线性保密处理算法。从理论上分析了算法的原理和性能,并用模拟数据分析了算法对相对精度、绝对精度和拓扑关系的影响,将算法推广到一般形式,算法灵活性和适用性更优。

简介：本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。

简介：本文结合工作实践，从预测图纸资料的检查、尺寸数据的采集、成果资料的检查整理归档三方面简探讨如何做好房屋面积预测工作谈几点工作体会。

简介：一、引言网点扩大是印刷阶调传递过程中不可避免的负面现象，它是由印版与橡皮布之间以及橡皮布与纸张之间的相互压力作用导致墨层扩张引起的。严重的网点扩大会造成诸如糊版、墨量分布不均、印刷品色彩暗淡等影响产品质量的不良结果。在晒版和制版过程中，显影和曝光受客观条件的制约，使得原稿网点面积率与印版网点面积率之间存在一定的差异，印版网点面积率往往偏大，

简介：忠武管道呈狭长线条状分布，其穿过的滑坡工程地质条件各异，导致滑坡的空间分布具有很大的随机性；同时按照忠武管道滑坡灾害防治要求，主要采用GPS进行滑坡监测，监测内容为位移一时间变化量，周期一般设为2年，监测时间间隔平均为一个月，故描述滑坡运动规律的数据量较少且单一。针对忠武管道沿线滑坡这些特点，提出了一种改进的串联灰色神经网络模型，并在忠武管道黄草坡滑坡监测中进行了实际运用。

简介：针对滑坡位移时间序列的非线性特性,引入基于相空间重构和最小二乘支持向量机（LSSVM）的预测法。利用Cao氏法确定嵌入维数,计算最佳延迟时间;在相空间中,利用LSSVM建立预测模型,以实例对滑坡进行计算,对LSSVM模型和BP神经网络模型进行了比较。结果表明：基于相空间重构和LSSVM的滑坡预测模型具有较高的精度,是科学可行的。

简介：在地铁附近基坑工程的施工阶段,通常要对地铁隧道结构进行水平位移监测、分析和预测。采用卡尔曼滤波能实时估计出水平位移状态向量,实现水平位移预测,如果卡尔曼滤波中动态噪声不准或不易确定,就会导致滤波发散而无法获得准确的预测结果。研究和采用基于方差分量估计的卡尔曼滤波,利用预报残差实时更新模型的动态噪声方差,可以避免滤波发散,提高预测精度。实际应用表明,基于方差分量估计的卡尔曼滤波能获得较好的水平位移预测效果。

简介：【 摘要】 通过对广西博白县东桃矿区外围（松旺地区）开展水系沉积物测量和地质测量等工作，总结了该区地层、构造、岩浆岩、岩性、矿化等特征。根据水系沉积物地球化学异常，并对主要异常进行解释评价，结合东桃等矿区的地质特征，对有利地段进行找矿预测，认为有较好的找矿前景。