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深圳市城市土壤侵蚀预测模型的初步建立 被引量:4
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作者 王小杰 李跃明 《中国农村水利水电》 北大核心 2009年第9期71-74,共4页
根据深圳市全市水土流失斑块的调查资料和产沙观测结论,通过选取水土流失主要影响因子:地形、植被、降雨、土壤、城市化人为影响因子,建立侵蚀量与这些影响因子之间的多元回归关系方程,属深圳市首例。其中城市化人为影响因子是反映城市... 根据深圳市全市水土流失斑块的调查资料和产沙观测结论,通过选取水土流失主要影响因子:地形、植被、降雨、土壤、城市化人为影响因子,建立侵蚀量与这些影响因子之间的多元回归关系方程,属深圳市首例。其中城市化人为影响因子是反映城市水土流失特点的一个因子,反推求得。建立的模型通过2组实测资料的检验,具有较高的精度,能够较科学地反映深圳地区城市水土流失特点。 展开更多
关键词 土壤侵蚀预测模型 经验统计模型 城市化人为影响因子
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基于GIS的土壤侵蚀动态监测与空间预测模型研究
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作者 冯海媛 《农家科技》 2025年第27期157-159,共3页
土壤侵蚀是影响生态环境、农业生产和水资源管理的重要问题,尤其在山地、丘陵等易受侵蚀地区尤为突出。近年来,随着地理信息系统(GIS)技术和遥感技术的快速发展,基于GIS的土壤侵蚀监测与预测已成为环境科学研究的重要方向。本文通过集成... 土壤侵蚀是影响生态环境、农业生产和水资源管理的重要问题,尤其在山地、丘陵等易受侵蚀地区尤为突出。近年来,随着地理信息系统(GIS)技术和遥感技术的快速发展,基于GIS的土壤侵蚀监测与预测已成为环境科学研究的重要方向。本文通过集成GIS技术与土壤侵蚀模型,设计并实现了一套土壤侵蚀动态监测与空间预测模型。该模型结合了土壤侵蚀的主要影响因子(如地形、气候、土地利用等),通过多源数据的集成,动态模拟土壤侵蚀过程,并进行区域性空间预测。实验结果表明,该模型在实际应用中具有较高的精度和可靠性,可为土壤侵蚀防治提供科学依据。 展开更多
关键词 GIS 土壤侵蚀 动态监测 空间预测 模型
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耦合PLUS-CSLE模型预测淮河流域多情景土地利用变化与土壤侵蚀 被引量:3
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作者 郭伟玲 徐刘洋 +6 位作者 贾纪昂 高畅 夏小林 汪邦稳 张靖雨 陈磊 陈应健 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期234-243,252,共11页
[目的]掌握淮河流域内土地利用和土壤侵蚀的未来时空演变对于土地资源的合理协调使用,制定未来的水土保持策略,以及推动可持续发展战略具有重要意义。[方法]基于PLUS模型和中国土壤侵蚀模型(CSLE),模拟2030年自然发展、生态保护、快速发... [目的]掌握淮河流域内土地利用和土壤侵蚀的未来时空演变对于土地资源的合理协调使用,制定未来的水土保持策略,以及推动可持续发展战略具有重要意义。[方法]基于PLUS模型和中国土壤侵蚀模型(CSLE),模拟2030年自然发展、生态保护、快速发展3种情景下淮河流域土地利用格局,并预测未来流域在3种情景下的土壤侵蚀格局。[结果](1)在3种情景下,建设用地扩张明显,最大扩张面积为187.80 km^(2),其他地类不同程度减少。(2)流域2015—2021年土壤侵蚀强度呈下降—上升趋势,其中平均土壤侵蚀量分别为221.96,214.13,461.15 t/(km^(2)·a),高强度侵蚀多集中在东北高坡度地区,需要重点关注。(3)地理探测器表明,坡度、DEM、土壤属性等是影响流域侵蚀分布的主要驱动因素。(4)2030年流域自然发展、快速发展、生态保护情景下土壤侵蚀模数分别为295.48,259.45,127.64 t/(km^(2)·a)。在适当扩张建设用地的生态保护模式下,可实现生态保护和经济发展的双需求。[结论]研究结果可为流域内土地利用管理和水土保持措施提供思路,推动健康发展。 展开更多
关键词 土地利用/覆盖变化 土壤侵蚀预测 PLUS模型 CSLE模型 淮河流域
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基于要素变化改进PLUS模型的城市存量用地更新功能预测研究——以南京铁北片区为例
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作者 秦萧 金祉祺 +2 位作者 张姗琪 许媛媛 甄峰 《地理科学》 北大核心 2025年第7期1500-1511,共12页
存量规划时代,用地更新功能的精准预测尤为重要。传统土地利用变化预测模型(PLUS模型)大多考虑高程、温度、道路等自然环境和社会经济要素的静态影响,忽略了能够反映用地之上居民活动需求的生产、生活及生态要素的动态作用,在一定程度... 存量规划时代,用地更新功能的精准预测尤为重要。传统土地利用变化预测模型(PLUS模型)大多考虑高程、温度、道路等自然环境和社会经济要素的静态影响,忽略了能够反映用地之上居民活动需求的生产、生活及生态要素的动态作用,在一定程度上带来了更新方案的“就地块论地块”和“供需不匹配”,可能会引发新一轮用地活力不足或空置现象。本文引入要素变化改进传统PLUS模型,以南京铁北片区为研究区域,模拟预测可持续生态保护、高活力商业导向、高效率公服导向、高品质居住导向和综合发展5种未来情景下的用地功能变化,并对模型结果开展分析验证,提出更新优化方向与策略。研究发现,①要素变化驱动贡献明显高于传统要素,居住和工业功能区尤为明显,其中人口流动趋势、人口活动强度、公交出行服务供给、生态服务供给方面要素变化的驱动影响力较高;②多情景模拟方面,研究区域内绿地广场和商业商务功能更新趋势更强,在综合发展情景下面积分别增加25.43%、13.10%,其余功能区均缩减,工业面积减少尤为明显,功能布局更加合理;③通过与上级规划对比分析和实地访谈验证,发现模型预测结果可信度较高,能够细化存量用地更新的区域主导功能并优化用地配置方案,为城市规划与更新工作提供决策支撑,进而提高土地利用效率和质量。 展开更多
关键词 要素变化 城市存量用地 用地功能预测 PLUS模型
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城市轨道交通既有线延伸段开通初期线网客流分布预测的改进重力模型 被引量:2
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作者 李嘉仪 张龙豪 +1 位作者 宋绪扬 徐瑞华 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第4期21-25,共5页
[目的]城市轨道交通既有线路延伸段的开通,会影响全网客流分布。为满足延伸段开通初期的线网客流准确预测需求,有必要提出更好的模型。[方法]提出使用福莱特法收敛的改进重力模型,并选取某城市既有线延伸段开通作为案例,结合历史客流特... [目的]城市轨道交通既有线路延伸段的开通,会影响全网客流分布。为满足延伸段开通初期的线网客流准确预测需求,有必要提出更好的模型。[方法]提出使用福莱特法收敛的改进重力模型,并选取某城市既有线延伸段开通作为案例,结合历史客流特点对模型参数进行标定,验证了模型的可行性和准确性。采用实际案例进行预测,并与改进双约束重力模型的预测结果进行对比。[结果及结论]福莱特法收敛的改进重力模型计算得到的客流分布加权平均误差为5.98人次,绝大部分预测结果误差在10人次以内,其预测精度比双约束重力模型的预测精度更高。 展开更多
关键词 城市轨道交通 客流预测 重力模型
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灾害性天气条件下城市轨道交通客流DRN-BiLSTM预测模型
6
作者 程国柱 吕岩峰 冯天军 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第7期153-161,共9页
为有效应对灾害性天气对城市轨道交通客流组织的影响,探索灾害性天气条件下城市轨道交通线网客流变化规律,基于深度残差网络(DRN)和双向长短时卷积神经网络(BiLSTM),充分考虑灾害性天气特征对客流变化的影响,开展了轨道交通线网客流预... 为有效应对灾害性天气对城市轨道交通客流组织的影响,探索灾害性天气条件下城市轨道交通线网客流变化规律,基于深度残差网络(DRN)和双向长短时卷积神经网络(BiLSTM),充分考虑灾害性天气特征对客流变化的影响,开展了轨道交通线网客流预测研究。构建了融入灾害性天气特征的轨道交通线网客流DRN-BiLSTM预测模型,并选取均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、决定系数(R^(2))作为模型性能评价指标,并进行模型的客流量预测效果验证分析。分析结果表明:与传统LSTM、BiLSTM相比较,DRN-BiLSTM在灾害性天气特征输入情况下,MSE分别降低22.10%、21.96%;RMSE分别降低10.54%、10.46%;MAE分别降低3.20%、3.95%;R^(2)分别提升5.01%、2.12%。使用网格搜索法对模型参数进行调优,优化后,模型训练损失降低36%。通过实例验证了所构建的轨道线网交通客流预测DRN-BiLSTM组合模型能够有效捕捉数据的深层特征,极大提升了客流预测精度。 展开更多
关键词 城市交通 客流预测模型 深度残差网络 双向长短时神经网络 灾害性天气
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基于结构因果模型的城市出行流量预测方法
7
作者 刘钰婷 顾晶晶 周强 《计算机科学》 北大核心 2025年第10期70-78,共9页
城市出行流量预测是智慧城市研究中的重要课题,为城市规划和资源优化提供了关键的数据支持。近年来,基于图神经网络的城市流量预测模型在提升预测精度上取得了显著进展。然而,大多数现有研究都假设训练数据和测试数据来自相同的分布,忽... 城市出行流量预测是智慧城市研究中的重要课题,为城市规划和资源优化提供了关键的数据支持。近年来,基于图神经网络的城市流量预测模型在提升预测精度上取得了显著进展。然而,大多数现有研究都假设训练数据和测试数据来自相同的分布,忽视了现实世界中城市流量分布动态变化的复杂性,导致模型在面对分布偏移时表现不佳。为了解决这一问题,提出一种基于结构因果模型的城市出行流量预测方法,旨在应对分布偏移带来的模型泛化挑战。该方法首先利用结构因果模型揭示环境因素作为混淆变量对流量预测的影响效应,并设计共享分布估计器以学习环境信息的先验分布,进而引入后门调整方法,结合变分推断有效消除环境因素引起的混淆影响。该方法能够公平地考虑不同环境信息,提升流量预测的准确性与鲁棒性。在两个真实世界数据集上的实验结果表明,所提方法在应对分布偏移时具有较高的预测精度和鲁棒性。与6种主流基线模型相比,预测性能提升了2.26%~9.18%。 展开更多
关键词 城市出行流量预测 因果推断 分布偏移 时空数据挖掘 结构因果模型
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基于深度学习的城市内涝积水水深预测模型 被引量:1
8
作者 林凯荣 欧阳佳娜 +2 位作者 马旭民 肖名忠 冯星昱 《水资源保护》 北大核心 2025年第1期56-63,共8页
为提高城市内涝模拟计算效率,满足城市内涝预警时效性的要求,利用深度学习方法优势,基于传统水文水动力学模型的模拟结果,以坡度、高程、降水量等城市暴雨内涝致灾链条发展的关键驱动因子作为输入,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网... 为提高城市内涝模拟计算效率,满足城市内涝预警时效性的要求,利用深度学习方法优势,基于传统水文水动力学模型的模拟结果,以坡度、高程、降水量等城市暴雨内涝致灾链条发展的关键驱动因子作为输入,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),引入注意力机制(ATT),并使用麻雀搜索优化算法进行超参数优选,构建了城市内涝积水水深预测的CNN-LSTM-ATT模型。利用该模型对深圳市大空港新城区内涝积水水深进行预测,结果表明:CNN-LSTM-ATT模型能有效预测暴雨引起的城市内涝积水水深,其在未来30 min内的预测水深与水文水动力学模型模拟结果相近,模型精度在延长预见期后略有下降;与水文水动力学模型相比,CNN-LSTM-ATT模型模拟效率提高近200倍。 展开更多
关键词 城市内涝 水文水动力学模型 深度学习方法 水深预测 深圳市
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应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究 被引量:881
9
作者 蔡崇法 丁树文 +2 位作者 史志华 黄丽 张光远 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2000年第2期19-24,共6页
依据实地调查资料 ,建立了典型小流域地理数据库 ;应用径流小区观测结果 ,确定了定量计算通用土壤流失方程 USL E因子指标的方法。在地理信息系统 IDRISI支持下 ,根据USLE土壤侵蚀预测模型对数据库实施运算操作 ,预测了小流域土壤侵蚀... 依据实地调查资料 ,建立了典型小流域地理数据库 ;应用径流小区观测结果 ,确定了定量计算通用土壤流失方程 USL E因子指标的方法。在地理信息系统 IDRISI支持下 ,根据USLE土壤侵蚀预测模型对数据库实施运算操作 ,预测了小流域土壤侵蚀量。结果表明 ,占流域面积 6 7%的区域土壤侵蚀微弱或轻度 ,这一区域对流域土壤侵蚀量的贡献率仅为 3% ,而流域 80 %的泥沙来自于占流域面积仅 2 0 展开更多
关键词 小流域 土壤侵蚀 预测 USLE模型 IDRISI系统
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FLUS-CSLE模型预测黄土高原典型流域不同土地利用变化情景土壤侵蚀 被引量:20
10
作者 吴淑芳 张彪 +2 位作者 石学瑾 苑紫岩 冯浩 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第24期83-92,F0003,共11页
流域土壤侵蚀预测对于了解未来土壤侵蚀发展趋势,制定未来水土保持治理策略具有重要意义。为了提出一种适用于黄土高原地区的易于评估未来不同土地利用管理策略的土壤侵蚀预测方法,该研究基于地形、降雨、土壤、遥感影像数据,完成韭园... 流域土壤侵蚀预测对于了解未来土壤侵蚀发展趋势,制定未来水土保持治理策略具有重要意义。为了提出一种适用于黄土高原地区的易于评估未来不同土地利用管理策略的土壤侵蚀预测方法,该研究基于地形、降雨、土壤、遥感影像数据,完成韭园沟流域2010—2020年的土地利用空间分布解译,并计算历史时期(2010—2020)的土壤侵蚀模数,基于未来土地利用模拟(Future Land Use Simulation,FLUS)模型完成流域2025年土地利用分布状况预测,以此为基础获得未来植被覆盖措施因子和耕作措施因子,结合CSLE模型预测2025年自然发展、经济增长、生态保护3种不同土地利用变化情景下土壤侵蚀状况。结果表明:1)韭园沟流域土地利用类型主要为草地(面积占比62.23%)和林地(28.41%),其次是耕地、建筑物和水体,在2010—2020年期间土地利用空间分布格局经历了较大变化,林、草地面积增加8.36%,耕地面积减少30.3%。2)流域2010、2015、2020年这3a间土壤侵蚀模数平均值分别为19.49、15.83、20.7t/(hm^(2)·a),整体呈现先降低后增加的趋势,不同土地利用类型的土壤侵蚀模数由大到小为耕地(40.56t/(hm^(2)·a))、草地(18.79 t/(hm^(2)·a))、建设用地(10.25 t/(hm^(2)·a))、林地(8.02 t/(hm^(2)·a))。3)在积极的生态保护情景下,2025年林、草地面积较自然发展情景基本持平但林地面积比例有所增加,较经济增长情景林、草地面积增加5.06%,耕地面积较自然发展情景增加1.20%,较经济增长情景减少14.73%。4)2025年流域自然发展、经济增长、生态保护情景下土壤侵蚀模数分别为24.3、22.9、18.3 t/(hm^(2)·a)。采取积极的生态保护情景发展模式,建设用地面积适度扩张可以兼顾生态保护和经济发展的需要。该研究为流域未来的土地利用规划以及水土保持治理提供参考。 展开更多
关键词 土壤 侵蚀 土地利用 黄土高原丘陵沟壑区 土壤侵蚀评估和预测 CSLE模型 FLUS模型
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基于RBF神经网络的土壤侵蚀预测模型研究 被引量:9
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作者 伊燕平 卢文喜 +1 位作者 许晓鸿 洪德法 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2013年第2期25-28,共4页
土壤侵蚀的物理机理十分复杂,用数学方式难以描述。针对土壤侵蚀过程的模糊性、随机性、非线性等特点,将RBF神经网络的理论与方法应用到土壤侵蚀预测中。以杏木小流域为研究对象,应用RBF神经网络方法构建土壤侵蚀预测模型,以汛期降雨量... 土壤侵蚀的物理机理十分复杂,用数学方式难以描述。针对土壤侵蚀过程的模糊性、随机性、非线性等特点,将RBF神经网络的理论与方法应用到土壤侵蚀预测中。以杏木小流域为研究对象,应用RBF神经网络方法构建土壤侵蚀预测模型,以汛期降雨量、径流系数、土壤容量、有机质含量及孔隙度土壤侵蚀因子作为模型的输入层变量,输出层变量为年土壤侵蚀模数。通过模拟训练和预测,RBF神经网络取得的结果较好,能够有效地预测土壤侵蚀,且与常见的BP神经网络土壤侵蚀预测模型相比,RBF神经网络得到的预测结果精度更高。RBF神经网络模型将土壤侵蚀预测问题转化为影响因子和年侵蚀模数的非线性问题,该模型的模拟与预测为复杂的土壤侵蚀规律研究提供了新途径。 展开更多
关键词 土壤侵蚀预测 RBF神经网络 BP神经网络 预测模型
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小流域土壤侵蚀预测预报基本生态单元生成和模型设计 被引量:7
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作者 张丽萍 张登荣 +1 位作者 张锐波 杨勤科 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2005年第1期101-104,共4页
土壤侵蚀预测预报的目的是为治理水土流失、合理利用土地资源而服务的,所以说土壤侵蚀的预测预报单元应落实到一个具体的土地利用生态地形面上。以黄土高原风蚀水蚀交错带的六道沟为研究区,基于土壤侵蚀的发生学原理,首先将各主要发生... 土壤侵蚀预测预报的目的是为治理水土流失、合理利用土地资源而服务的,所以说土壤侵蚀的预测预报单元应落实到一个具体的土地利用生态地形面上。以黄土高原风蚀水蚀交错带的六道沟为研究区,基于土壤侵蚀的发生学原理,首先将各主要发生因子的图件数字化,并通过GPS对数字化图进行校正;然后,对地形条件、物质组成、土壤相三图件进行制图综合,生成流域侵蚀地块图;在此基础上,迭置土地利用类型图,在GIS平台上,生成土壤侵蚀预测最小单元图——生态地形面图。在每类生态单元内,系统分析土壤侵蚀发生的各环境要素,并确定其权重,应用组合数学原理,建立适合于当地环境整治、水土流失治理的土壤侵蚀生态预测系统,为建立适合我国土壤侵蚀预测预报模型提供一些基础依据。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 预测预报模型 生态 小流域 发生因子 水土流失治理 风蚀 土地资源 服务 土地利用
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基于支持向量机的土壤侵蚀评价预测模型研究 被引量:5
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作者 毛典辉 曾致远 +1 位作者 王乘 林伟华 《人民长江》 北大核心 2007年第8期82-84,共3页
尝试应用一种新的机器学习算法—支持向量机(SVM)来对水土流失现状进行评价与预测。该方法能针对在样本有限的情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题得到全局最优解,较好地解决了小样本、非线性、高维数和局... 尝试应用一种新的机器学习算法—支持向量机(SVM)来对水土流失现状进行评价与预测。该方法能针对在样本有限的情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题得到全局最优解,较好地解决了小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,具有很强的泛化(预测)能力。以石桥铺小流域作为研究对象,通过支持向量机算法建立土壤侵蚀评价与预测模型,并与BP神经网络的方法进行了对比,结果表明该模型的预测精度要高于人工神经网络模型。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 支持向量机 人工神经网络 预测模型
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深圳市土壤侵蚀预测模型的建立 被引量:3
14
作者 党晨席 郝明龙 +1 位作者 何伟 郭睿 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2007年第A04期215-218,共4页
根据深圳市水土流失调查资料和产沙观测数据,通过选取影响水土流失的主要因子:地形、植被、降雨、土壤、城市化人为影响因子等,建立了符合深圳地区的多元回归方程,其中城市化人为影响因子是根据城市水土流失现状提出的,并通过深圳3个水... 根据深圳市水土流失调查资料和产沙观测数据,通过选取影响水土流失的主要因子:地形、植被、降雨、土壤、城市化人为影响因子等,建立了符合深圳地区的多元回归方程,其中城市化人为影响因子是根据城市水土流失现状提出的,并通过深圳3个水保试验站的调查资料反推求得。通过两组实测资料检验,表明建立的模型具有较高的精度,能够较好的反映深圳地区的水土流失特点。 展开更多
关键词 深圳市 城市土壤侵蚀预测模型 经验统计模型 城市化人为影响因子
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黄土丘陵沟壑区土壤侵蚀预测模型建立方法的研究 被引量:12
15
作者 付炜 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 1992年第3期6-13,共8页
文章对黄土丘陵沟壑区,土壤侵蚀预测模型的建立方法与原理进行了简述。应用遥感技术和地理信息系统技术提取研究区内土壤侵蚀预测模型所需的各种因子,同时用灰色控制系统的理论与方法确定了预测模型的参数。用该模型对山西省离石县王家... 文章对黄土丘陵沟壑区,土壤侵蚀预测模型的建立方法与原理进行了简述。应用遥感技术和地理信息系统技术提取研究区内土壤侵蚀预测模型所需的各种因子,同时用灰色控制系统的理论与方法确定了预测模型的参数。用该模型对山西省离石县王家沟流域羊道沟的土壤侵蚀进行了试验研究,并对结果进行了精度分析。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 灰色控制系统 预测模型
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基于滚动交叉验证的城市需水预测方法 被引量:1
16
作者 董增川 王佳晟 +4 位作者 崔璨 韩亚雷 陈荣豪 杨家亮 王淑云 《水资源保护》 北大核心 2025年第3期13-19,共7页
为提高机器学习算法在城市需水预测中的精度,提出了一种基于滚动交叉验证的系统化预测方法,包括影响因子指标体系构建、需水预测模型构建、结合滚动交叉验证的超参数优化以及模型性能的评估与优选,并以衡阳市为实例进行了方法验证。结... 为提高机器学习算法在城市需水预测中的精度,提出了一种基于滚动交叉验证的系统化预测方法,包括影响因子指标体系构建、需水预测模型构建、结合滚动交叉验证的超参数优化以及模型性能的评估与优选,并以衡阳市为实例进行了方法验证。结果表明:预测的2025年衡阳市需水量与规划值具有较高的一致性,验证了该方法的适用性和实际应用价值;该方法具有较强的普适性,可根据不同区域的经济社会发展趋势及用水结构灵活调整指标体系和模型组合,结合滚动交叉验证的超参数优化显著提高了模型的泛化能力和预测精度,更好地满足了真实应用场景的需水预测需求。 展开更多
关键词 城市需水预测 机器学习算法 超参数优化算法 滚动交叉验证 需水预测模型 衡阳市
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基于土壤侵蚀预测模型对石城县域低效林的判别及研究 被引量:3
17
作者 常猛 周勇 +2 位作者 孙永涛 徐童心 庄家尧 《中国农村水利水电》 北大核心 2020年第7期71-76,共6页
基于遥感影像数据、地形数据和小班调查数据,采用修正通用土壤流失方程和三因子法相结合的土壤侵蚀预测模型,对石城县域林地土壤侵蚀模数进行等级划分,建立低质低效林的评价体系,并进行空间分布和土地利用特征研究。结果表明:低质低效... 基于遥感影像数据、地形数据和小班调查数据,采用修正通用土壤流失方程和三因子法相结合的土壤侵蚀预测模型,对石城县域林地土壤侵蚀模数进行等级划分,建立低质低效林的评价体系,并进行空间分布和土地利用特征研究。结果表明:低质低效林主要分布在研究区东北和东南区域,占整个研究区内林地面积的31.48%,属于劣质立地条件下的低质低效林;研究区内微度侵蚀面积占比最大,接近总面积的93%,另外强烈侵蚀以上等级的侵蚀面积为5.56 km2,占整个研究区总面积的0.351%;土壤侵蚀总量方面,稀疏林地以2.92%的侵蚀面积对研究区总侵蚀量的贡献率达到了4.80%,总侵蚀量占比几乎是侵蚀面积占比的2倍。研究结果旨在丰富低质低效林判别理论,同时为低效林改造提供科学依据。 展开更多
关键词 石城县域 低质低效林 土壤侵蚀预测模型 判别标准
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基于时间卷积-Transformer模型的多场景地铁短时进站客流预测
18
作者 王小敏 张悦晗 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第11期1737-1745,共9页
为更好地预测不同场景下城市轨道交通短期进站客流,提出一种基于时间卷积-Transformer组合深度学习模型的多场景进站客流预测方法。该方法考虑时序特征等客流内部特征及日期属性等周期影响因素,通过特征嵌入层构造多因素客流特征输入矩... 为更好地预测不同场景下城市轨道交通短期进站客流,提出一种基于时间卷积-Transformer组合深度学习模型的多场景进站客流预测方法。该方法考虑时序特征等客流内部特征及日期属性等周期影响因素,通过特征嵌入层构造多因素客流特征输入矩阵,利用时序卷积网络TCN和因果注意力Transformer两个模块并行提取并学习客流数据的局部与全局信息,然后由全连接层构成的预测层输出预测结果。利用上海体育场站客流数据和相关信息验证模型的有效性,并与多个对比模型的预测结果进行比较。实验结果表明:TCN-Transformer模型能够更好地捕捉不同场景下的进站客流特征,具有更好的预测精度和泛化能力。与其他几种模型相比,本文模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)至少分别降低8.42%、7.32%和6.18%。 展开更多
关键词 城市交通 短时客流预测 组合深度学习模型 时序卷积网络 Transformer模型
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城市轨道交通土建工程造价非线性预测与反演 被引量:3
19
作者 孟春成 亐道远 段晓晨 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第1期137-146,共10页
为解决城市轨道交通土建工程传统造价预测模型缺乏决策信服力的问题,首先,运用特征选择与知识判断方法提取城市轨道交通土建工程造价关键影响因素并建立工程案例数据库;然后,通过粒子群优化(PSO)聚类算法筛选相似案例,采用基于灰狼优化... 为解决城市轨道交通土建工程传统造价预测模型缺乏决策信服力的问题,首先,运用特征选择与知识判断方法提取城市轨道交通土建工程造价关键影响因素并建立工程案例数据库;然后,通过粒子群优化(PSO)聚类算法筛选相似案例,采用基于灰狼优化算法(GWO)的极限学习机(ELM)建立土建工程造价非线性预测模型并设计双环境对比实验;最后,将Sobol’全局敏感性分析和CurveFitting分析用于模型解释性反演,并以成都市轨道交通10号线1期工程为例验证模型优越性.研究结果表明:模型平均绝对误差与均方根误差分别为0.1139和0.1274,平均绝对百分比误差为4.14%,非线性造价预测模型预测效果优于线性模型,同时采用因素优化与案例聚类方法所得预测效果更好;全局敏感性分析发现,地下线长度和地下车站数的总敏感度明显高于其他因素,可作为方案优化重点调节因素;采用Curve Fitting分析提高了机器学习智能预测模型作用机理“黑箱”效应33.70%~64.52%的解释性. 展开更多
关键词 城市轨道交通 土建工程 造价预测 GWO-ELM模型 反分析
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土壤侵蚀预测建模研究进展 被引量:10
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作者 倪九派 谢春燕 +1 位作者 魏朝富 谢德体 《中国水土保持科学》 CSCD 2005年第1期66-71,共6页
通过对土壤侵蚀预测及其模型的评述 ,提出了土壤侵蚀预测建模中存在的问题及对策。从目前已经建立的坡面、小流域和区域不同空间尺度上的土壤侵蚀预测模型可知 ,各空间尺度上指标的选择和模型的建立 ,均是独立进行的 ,相互之间缺乏有机... 通过对土壤侵蚀预测及其模型的评述 ,提出了土壤侵蚀预测建模中存在的问题及对策。从目前已经建立的坡面、小流域和区域不同空间尺度上的土壤侵蚀预测模型可知 ,各空间尺度上指标的选择和模型的建立 ,均是独立进行的 ,相互之间缺乏有机的联系 ,不同空间尺度模型无法进行有效的信息交换。随着水土流失的治理已由点、小流域治理 ,进入了大规模连片集中治理的阶段 ,土壤侵蚀预测建模研究的重点 ,应转向不同空间尺度土壤侵蚀预测模型之间的关系与转换上来。通过建立不同空间尺度间土壤侵蚀预测转换模型 ,利用小尺度上实用的土壤侵蚀预测模型和数据 ,对区域水土流失进行定量预测与评价 ,具有重要的理论与实践意义。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 水土流失 坡面 小流域治理 空间尺度 预测模型 利用 区域 大规模 定量预测
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