针对混凝土坝位移监测数据的时频非线性特征严重影响到数值模型预报精度的难题,通过小波技术解析原型数据中多重交叉环境驱动的效应实况,有机结合非线性自回归模型(Nonlinear Autoregressive Model with Exogenous Input,NARX)和差分整...针对混凝土坝位移监测数据的时频非线性特征严重影响到数值模型预报精度的难题,通过小波技术解析原型数据中多重交叉环境驱动的效应实况,有机结合非线性自回归模型(Nonlinear Autoregressive Model with Exogenous Input,NARX)和差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),建立了多尺度组合机制下的自回归模型体系,解决了内蕴复杂混沌特性的监测序列的信息挖掘难点。工程实例分析表明,所建模型的拟合精度及预测能力均得以提升,相比于传统模型具有较好的抗噪性和鲁棒性。此外,所建立的计算模型经一定的优化和拓展,亦可推广应用于其它水工建筑物的效应预报分析。展开更多
首先在多分辨四叉树上定义了一个广义多分辨似然比,刻画并且累积了SAR(syntheticaperture radar)图像中目标与背景在不同分辨率上的差异,从而增大了目标与背景之间的区分度。为了达到图像无监督分割目的,提出一个有效的空间变化混合多...首先在多分辨四叉树上定义了一个广义多分辨似然比,刻画并且累积了SAR(syntheticaperture radar)图像中目标与背景在不同分辨率上的差异,从而增大了目标与背景之间的区分度。为了达到图像无监督分割目的,提出一个有效的空间变化混合多尺度自回归(spatially variantm ixture m u ltiscale autoregressive简称SVMMAR)模型方法,利用该模型分别估计出每个分辨率上广义多分辨似然比中一组密度函数的参数。为了考虑被分类象素与周围象素之间的M arkov性,减弱对噪声的敏感性,利用开窗技术来确定中心象素点的类别。实验中与通常的分割技术作了比较,也表明该方法不论从分割的精度,对噪声的敏感度,还是从边缘的光滑度都表明该方法具有较强优势。展开更多
文摘针对混凝土坝位移监测数据的时频非线性特征严重影响到数值模型预报精度的难题,通过小波技术解析原型数据中多重交叉环境驱动的效应实况,有机结合非线性自回归模型(Nonlinear Autoregressive Model with Exogenous Input,NARX)和差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),建立了多尺度组合机制下的自回归模型体系,解决了内蕴复杂混沌特性的监测序列的信息挖掘难点。工程实例分析表明,所建模型的拟合精度及预测能力均得以提升,相比于传统模型具有较好的抗噪性和鲁棒性。此外,所建立的计算模型经一定的优化和拓展,亦可推广应用于其它水工建筑物的效应预报分析。
文摘首先在多分辨四叉树上定义了一个广义多分辨似然比,刻画并且累积了SAR(syntheticaperture radar)图像中目标与背景在不同分辨率上的差异,从而增大了目标与背景之间的区分度。为了达到图像无监督分割目的,提出一个有效的空间变化混合多尺度自回归(spatially variantm ixture m u ltiscale autoregressive简称SVMMAR)模型方法,利用该模型分别估计出每个分辨率上广义多分辨似然比中一组密度函数的参数。为了考虑被分类象素与周围象素之间的M arkov性,减弱对噪声的敏感性,利用开窗技术来确定中心象素点的类别。实验中与通常的分割技术作了比较,也表明该方法不论从分割的精度,对噪声的敏感度,还是从边缘的光滑度都表明该方法具有较强优势。
