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考虑遥相关因子的月降水数据偏差校正方法
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作者 闫宝伟 常建波 +3 位作者 孙明博 古东霖 周学叡 杨东旭 《水科学进展》 北大核心 2025年第1期50-61,共12页
多源降水数据校正对于缺资料地区水文规律的分析及模拟至关重要,当前校正方法对气候要素考虑不足。为此,基于ERA5、ERA5-Land、MSWEP-V2和PERSIANN-CDR多源降水数据集与遥相关因子集,结合XGBoost-SHAP模型进行特征筛选与成因分析,构建基... 多源降水数据校正对于缺资料地区水文规律的分析及模拟至关重要,当前校正方法对气候要素考虑不足。为此,基于ERA5、ERA5-Land、MSWEP-V2和PERSIANN-CDR多源降水数据集与遥相关因子集,结合XGBoost-SHAP模型进行特征筛选与成因分析,构建基于BiLSTM的降水数据偏差校正模型,采用贝叶斯优化(BO)策略寻求模型的最优超参数组合,以进一步提高校正精度。选取汉江上游为研究对象,对多源降水数据进行偏差校正。结果表明:①大气环流类因子是汉江上游降水形成的主要影响因素,北半球副高脊线位置指数的影响最大;②与传统的统计类方法相比,BO-BiLSTM略逊色于表现最优的参数转换法,但可以更加灵活地考虑多个因子的影响;③考虑遥相关因子后,多源降水数据校正的测试期纳什效率系数平均提升了5.4%,均方误差平均降低了24.6%,Kling-Gupta效率系数平均提升了10.5%。研究成果可为数据匮乏地区月降水的高精度估算与延长提供切实可行的技术方案。 展开更多
关键词 月降水 偏差校正 遥相关因子 多源降水数据 BiLSTM模型
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基于多源卫星观测的矿区沉陷水体水位监测方法
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作者 徐俣璠 雷少刚 +2 位作者 孙永桥 杨星晨 王藏姣 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第4期338-347,共10页
东部高潜水位矿区是我国重要的矿粮复合产区,采用井工开采方式造成其地表发生不均匀沉降,形成大量小面积、破碎化的沉陷积水区,沉陷水位的动态变化严重影响着矿区的生态和生产安全。精准监测沉陷水位对于东部高潜水位矿区开展湿地生态... 东部高潜水位矿区是我国重要的矿粮复合产区,采用井工开采方式造成其地表发生不均匀沉降,形成大量小面积、破碎化的沉陷积水区,沉陷水位的动态变化严重影响着矿区的生态和生产安全。精准监测沉陷水位对于东部高潜水位矿区开展湿地生态治理和水灾风险预测等工作至关重要。为此,在现有卫星测高技术的基础上,提出了一种基于多源卫星观测的矿区破碎化沉陷水体水位监测方法。以兖州矿区为研究对象,深入分析ICESat-2(Ice,Cloud and land Elevation Satellite-2)和GEDI(Global Ecosystem Dynamics Investigation)卫星观测数据集之间的相关性,并建立回归模型,利用该模型对GEDI观测数据集进行校正,通过融合多源卫星的观测数据集,实现矿区沉陷水位更高密度和更高精度的监测。结果表明:①ICESat-2卫星高度计的水位监测精度更佳,可以作为评价和修正GEDI数据的基础,而GEDI在监测水体的数量方面具有更大的优势;②ICESat-2与GEDI观测数据集之间存在显著的相关性,而地表交叉观测点数量的不足对于回归关系的拟合影响较小,借助回归模型能够有效地校正GEDI卫星的水位观测数据,使其水位测量的平均误差、平均绝对误差和均方根误差与校正前相比分别降低了69.74%、56.58%、50.56%;③通过融合ICESat-2与GEDI观测数据集,在水位监测中,展现出了较高的覆盖率和监测精度,监测水体覆盖率达到总体的88.89%,水位测量的平均误差、平均绝对误差以及均方根误差分别为0.10、0.17、0.26 m。总体而言,基于多源卫星观测的矿区沉陷水体水位监测方法能够满足矿区小面积、零散分布的水体水位监测的需求,并在其他需要高密度测量的问题中也具有应用潜力。 展开更多
关键词 多源卫星高度计 破碎化沉陷水体 回归分析 多源观测数据 水位监测
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基于数据分组匹配的相似重复记录检测 被引量:6
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作者 周丽娟 肖满生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第12期104-106,共3页
针对数据集成中相似重复记录的识别问题,提出一种数据特征属性优选分组的算法。通过计算特征属性的方差来确定某维属性的权值,基于数据分组思想选择权值大的属性,将数据集分割成不相交的小数据集,并在各小数据集中用模糊匹配算法进行相... 针对数据集成中相似重复记录的识别问题,提出一种数据特征属性优选分组的算法。通过计算特征属性的方差来确定某维属性的权值,基于数据分组思想选择权值大的属性,将数据集分割成不相交的小数据集,并在各小数据集中用模糊匹配算法进行相似重复记录的识别。理论分析和实验结果表明,该方法识别效率和检测精度较高。 展开更多
关键词 多源数据集 属性优选 数据分组匹配 相似重复记录
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基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法 被引量:1
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作者 段立娟 郭亚静 +1 位作者 解晨瑶 张文博 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期325-332,共8页
为了提高无标签场景下特征选择的准确率和稳定性,提出一种基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法。特征聚类将相似性较高的特征聚成一类,然后结合等距映射和稀疏系数矩阵定义新的特征得分计量函数。该函数对各特征簇中的特征进行... 为了提高无标签场景下特征选择的准确率和稳定性,提出一种基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法。特征聚类将相似性较高的特征聚成一类,然后结合等距映射和稀疏系数矩阵定义新的特征得分计量函数。该函数对各特征簇中的特征进行打分,选择出每个类簇中得分最高的代表特征,构成特征子集。在14个广泛应用的数据集上的实验结果表明:本文所提算法能够选择出具有强分类能力的特征,且算法具有很强的泛化性。 展开更多
关键词 特征选择方法 多源数据集 高维特征 无标签场景 特征聚类 等距映射
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面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究 被引量:28
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作者 曹现刚 刘思颖 +2 位作者 王鹏 许罡 吴旭东 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期237-246,共10页
随着煤炭分选行业对智能化干分选煤技术需求和煤矸图像识别方法需求的增长,研究煤矿复杂分选条件下煤矸混合特征图像的识别方法显得愈发重要。依据深度学习、图像识别和无线通信等理论,设计基于卷积神经网络的煤矸识别定位系统。根据煤... 随着煤炭分选行业对智能化干分选煤技术需求和煤矸图像识别方法需求的增长,研究煤矿复杂分选条件下煤矸混合特征图像的识别方法显得愈发重要。依据深度学习、图像识别和无线通信等理论,设计基于卷积神经网络的煤矸识别定位系统。根据煤矿分选过程的复杂条件,分析煤矸表面特征的5种状态类别,构建煤矸数据集。基于迁移学习的改进AlexNet网络和RPN网络获取煤矸混合特征图像样本的分类信息和像素坐标,通过相机标定方法获得像素坐标在相机坐标系中的位置坐标。构建煤矸分拣机器人分布式控制系统的局域网络,实现识别定位系统与主控系统的实时煤矸检测信息交互。基于煤矸识别定位系统对煤矸图像的检测模型进行测试,试验结果表明,煤矸识别定位系统的识别模型检测准确率可达90.17%,煤矸目标最大定位误差9.45 mm,系统响应测试时间低于350 ms,满足煤矿复杂分选的基本要求。该煤矸识别模型对煤矸混合特征图像具有较好的检测结果,为煤矸图像识别方法应用于煤矿智能化分选发展提供了研究基础。 展开更多
关键词 煤矸图像检测 煤矸分拣机器人 煤矸识别定位系统 多源煤矸数据 深度学习
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