基于GIS和神经网络的泥石流危险性评价系统

基于ArcEngine组件和．Net集成开发天山公路泥石流危险性评价系统,将GIS技术和神经网络集成应用于泥石流危险性评价中,发挥GIS强大的空间信息可视化管理和分析功能以及神经网络的非线性描述和分析功能,实现泥石流危险性评价的可视化管理,为工程决策者和管理人员提供一种强有力的决策支持方案。     

GIS三维可视化技术在天山公路地质灾害评价与决策信息系统中的应用研究

从GIS的三维可视化技术在天山公路地质灾害评价与决策信息系统中的应用研究入手,分析探讨了利用ArcEngine和C#集成方法制作三维可视化界面的关键技术,同时研究了运用ArcEngine集成技术在地质灾害属性查询、地形剖面图分析等一系列过程。分析研究了将二维数据转换为三维数据的技术流程,为实现三维可视化分析和构建三维虚拟现实系统提供了解决方案。研究表明,GIS三维可视化技术与公路地质灾害评价决策结合在一起,能更直观、生动、形象地反映出公路沿线地质灾害情况,为正确的决策支持方案提供科学的依据。     

改进的LM神经网络工程地质综合评价模型

以可靠的遥感地质信息为基础,采用步长自适应调整的Levenberg-Marquardt神经网络建立了工程地质灾害综合评价模型,实现对地质条件和地质灾害危险性的有效评价。通过对地质灾害危险性评价单元进行分析量化,将评价结果集成在三维地理环境中,实现了评价结果的三维可视化,实现对地质条件进行直观分析和评价。实例验证表明,基于步长自适应调整的LM神经网络具有准确度高、速度快的优点,是一种较为理想的工程地质综合评价方法。     

地理信息系统的开发工具及其在地质灾害研究中的应用进展

地理信息系统技术（GIS）已经广泛渗透到了多种学科领域，从比较简单的，单一功能的、分散的系统发展到多功能的、共享的综合性信息系统，并向多媒体GIS、智能化、三维、虚拟现实及网络方向发展，新兴的地理信息系统将运用专家系统知识，进行分析、预报和辅助决策。本文介绍了地理信息系统的开发工具，从专业开发工具的组成结构上，可以归纳为集成式GIS、模块化GIS、组件式GIS和网络GIS等几个主要类别；总结了地理信息系统在地质灾害研究中的应用及其在地质灾害评价和管理、地质灾害的危险度区划评价和GIS与专家系统的集成应用等方面的进展态势。     

基于ArcEngine的我国海岸带地质灾害信息管理系统的设计与研究

以VB 6.0为开发平台,利用ArcEngine 9.3组件库进行GIS的二次开发,通过分析海岸带地质灾害信息管理的实际求,建立了我国海岸带地质灾害信息管理系统。该系统具有空间数据和属性数据的查询与管理、空间统计分析、专题图制作及灾害危险性评价、数据转换与输出等功能,为海岸带地质灾害预测、预报和防治提供综合性服务。     

汶川震后地质灾害遥感信息提取及分布特征分析

以汶川县为研究区,利用遥感、GIS和计算机三维可视化技术,对地质灾害进行了信息提取和解译,共解译滑坡53个,崩塌1 575个,地质灾害面积76.58 km2,并建立了相应的数据库。利用GIS空间分析功能,结合高程、坡度、坡向、地层岩性、地震烈度和水系等因子对研究区地质灾害的空间分布特征进行了分析,并采用层次分析法对研究区地质灾害易发性预测进行了分区研究。研究结果表明,本数据与分析对安置地的重建和地震灾害预测具有很好的参考价值。     

基于GIS的储层综合评价系统的设计与实现

运用组件式开发技术,以Visual Basic6.0作为基本开发环境,以SuperMap Objects组件式GIS作为系统基本功能实现平台,开发了一个储层综合评价系统。利用GIS强大的空间分析和图形可视化功能,通过各单因素间的叠加分析,实现了从基础数据输入到管理、多因素综合分析乃至评价结果的显示等储层评价一体化,提高了储层评价效率,增加了评价结果的真实性、客观性和表现力,减少了人为因素造成的多解性与不确定性。该系统可为油气勘探决策提供更可靠的依据。     

基于GIS道路预警关键技术及其理论研究

针对地质灾害信息管理中数据的标准化、可视化、信息化、网络化的需求,基于GIS技术构建的道路地质灾害预警系统实现了地质灾害多源海量数据的统一存储与管理,数据采集、查询检索、预警预报以及Web发布的智能化.本文在充分分析GIS技术在道路灾害预警系统中的可行性基础上,详细讨论了基于GIS的道路预警部分关键技术以及相关理论（如动态分段技术）,本文的研究对未来更加智能化的道路灾害预警具有理论和技术的支持.     

基于GIS的南海动力环境系统的设计与技术实现

利用组件式GIS对南海观测数据进行管理,建立一个可视化、人工交互的客户端平台系统,从而更好地分析和解释南海海洋信息。该系统利用ArcGIS Engine结合.NET平台进行二次开发,采用三层架构,实现了基本GIS图形操作、专题图制作、空间分析、动态跟踪等功能。经测试系统运行良好。     

可视化地质资料管理与共享平台研究

论文对系统建设目标、体系结构、功能设计、开发关键技术等进行了探讨.系统采用GIS空间可视化技术,采用ArcGIS Server 进行GIS二次开发,以B/S模式作为开发方式实现了上载、检索、在线浏览以及纠错等功能一体的可视化地质资料管理与共享平台.     

基于GIS的园区网络链路管理可视化研究

本文研究了将GIS引入到园区网络链路管理系统中实现可视化的主要技术问题。设计了一个基于GIS的园区网络链路管理的原型系统,探讨了其对网络底层管理的便利性,并分析了基于GIS的链路管理系统和基于MIS的网络管理系统的异同。     

一种新的智能流场特征检测与识别方法

传统的基于拓扑分析方法的特征可视化系统的扩展性、通用性和交互性较差。本文分析了流场的特征,在此基础上提出了一种基于BP神经网络的可选择智能流场特征提取方法,设计了一种三层BP神经网络结构,用户可以对感兴趣的新特征进行选取并进行训练和提取,而无须修改程序。该方法利用神经网络较强的非线性映射能力,提高了系统的扩展性、通用性和交互性。基于上述方法,设计并实现了一个流场可视化原型系统。实验表明,该方法对流场任意特征具有高识别率和较低的误警率、漏报率。     

遗传算法与BP神经网络在教学管理中的应用

该文讨论了应用遗传算法改进的BP神经网络对教师教学体系进行评价,在学校教学工作是一切工作的核心,教学评价指标是整个学校管理的重要指标,但由于评价体系本身就是一个复杂的非线性系统,同时又受多种复杂因素影响,很难把握客观性,改进的BP神经网络提供了一个很好的解决方案。     

供应链协同管理的绩效评估

供应链协同管理是通过对供应链系统的人力、物力、资金及信息等资源的规划、组织和控制,来实现其目标。供应链协同管理的效果如何,可通过绩效评估进行检验,他是协同管理的一个重要环节。使用平衡积分卡、粗糙集中启发式属性约简的方法和BP神经网络的理论,探索建立了平衡积分卡、启发式属性约简和BP神经网络相结合的供应链协同管理的绩效评估模型。并结合一个实例,首先对其基于平衡记分卡的指标体系进行了约简,然后将约简的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把评估的样本输入到训练好的BP网络中得出供应链协同管理的绩效评估值,评估结果与实际结果基本吻合。     

基于神经网络的PID自整定控制系统

文章介绍了一种应用神经网络技术建立的PID自整定控制系统,给出了系统结构,详细分析了BP神经网络和RBF神经网络的结构和学习算法。该系统采用3层BP神经网络,其输出为PID控制器的参数;通过变结构的RBF神经网络辨识控制对象,将得到的输出对输入的梯度信息提供给BP神经网络,BP神经网络根据该信息优化PID控制器参数。仿真结果表明,该系统对于参数扰动较大的非线性系统,其收敛速度快、动态响应能力强、稳定性好,且具有较强的鲁棒性和适应性。     

基于BP神经网络的专家系统体系结构

针对传统专家系统知识获取的“瓶颈问题”,利用BP神经网络于知识获取的长处,将BP神经网络和专家系统有机的结合。阐述了BP神经网络专家系统的基本原理,给出基于BP神经网络的专家系统体系结构。     

无线网络应用的嵌入式GIS基础平台设计与实现

根据嵌入式硬件环境和无线网络环境提出了面向无线网络应用的嵌入式GIS基础平台的系统结构,分析了基础平台中的空间数据管理、空间数据可视化和无线网络通信等软件模块的设计方法,最后在此基础上讨论了此基础平台的实现细节。     

改进型BP神经网络MRAS控制系统

在常规BP神经网络模型参考自适应控制器基础上采用改进型BP神经网络作为辨识器和控制器,组成新的模型参考神经网络自适应控制系统,利用改进型BP神经网络的优点弥补传统自适应方法的不足,使系统具有更强的鲁棒性,收敛更快,逼近精度更高的优点。仿真结果表明,该系统比传统BP神经网络模型参考自适应系统具有更好的稳定性和更快的响应速度。     

QPSO算法优化BP网络的网络流量预测

网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力。