开采沉陷预计中参数误差对移动变形值的影响

针对开采沉陷预计中的概率积分法，分祈了由于主要预计参数的误差而导致移动变形值的误差．并且分析了其对应的变化规律和关系。     

利用模拟观测值进行贯通误差预计

本文介绍了利用电子计算机模拟的随机数所构成的模拟观测值,采用导线计算公式直接推出贯通点偏差的贯通误差预计方法。该方法所得偏差比传统误差预计方法所得预计值更为接近于实际贯通偏差.     

矿山大型贯通测量误差预计分析及应用

本文介绍了贯通测量的误差预计方法,结合测量实例,介绍了贯通测量误差预计在矿山的应用。     

本溪市环城公路2号隧道贯通测量技术设计

本文为广大测量工作者提供一套新的测量思路,就隧道贯通测量方案的设计和选择,控制测量技术分析,各项误差来源分析,预计误差,最终方案的精度评定等进行系统的阐述.     

地面控制导线对贯通影响的误差预计

鉴于大型贯通测量对误差预计精度的要求,从条件平差角度入手,推导出一组适用于地面控制导线对贯通面影响的误差预计严密公式。     

浅谈陀螺经纬仪定向精度

陀螺经纬仪的定向误差来源,及一次定向总中误差的预计。     

忻州窑煤矿8937工作面贯通误差预计

长巷道贯通之前都要进行贯通误差预计,为了确保贯通精度,对忻州窑煤矿8937工作面巷道贯通测量方案进行了设计和选择,进行了水平误差与高程误差的计算,并对精度进行了评定,为该工作面工程施工提供了测量依据。     

谢桥煤矿1252（1）工作面贯通测量

通过一个具体的工程,本文简述了大型贯通工程的测量作业流程。利用误差理论,对1252（1）工作面巷道进行贯通误差预计后得出合适的贯通地点。     

在允许限差内贯通相遇点的变化范围

本文就贯通相遇点在允许限差内的变化范围进行初步探讨.其基本思想是:利用井下测角在贯通水平重要方向上的允许限差M_zβ限与预计的井下测角在贯通水平重要方向上的预计误差M_zβ预之间的差值M_xβ储,求出相对于原设计的贯通相遇点K的允许变化范围(或区间)·这样,只要贯通相遇点K的变化在这一范围之内,那么原误差预计就仍然适用,而无需重新进行误差预计.     

论起算数据误差在工程控制网中的规律

建立了顾及起算数据误差在控制网中的影响数学模型，并以测量理论与实际数据对其影响规律进行了分析，所得结论对工程控制网设计时误差的定量预计具有一定的参考价值。     

数控机床热误差的混合预测模型及应用

基于机床热变形误差的产生机理及其表现形式的复杂性,综合时序分析方法建模和灰色系统理论建模的优点,研究了一种智能混合预测模型.将该模型应用于一台数控车削加工中心进行热误差趋势预测,以进行机床热误差补偿研究.结果表明,混合预测模型预测精度高于时序分析模型和灰色系统模型,其优异的预测性能可使数控机床进行实时补偿更加有效,从而大大提高机床热误差的补偿精度.     

基于Elman神经网络的交通流量预测方法

交通流诱导系统是智能交通系统领域中一项重要的研究内容,而交通流量的预测问题则是交通流诱导系统的核心问题.因此,能够实时准确地预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关健问题.根据交通流的特性,分析交通数据采集过程中错误数据产生的原因,提出相应的处理方法,并在此基础上采用Elman神经网络对智能交通系统的流量预测进行建模.该系统采用C#并结合Matlab进行开发,通过Elman神经网络算法实现流量的预测,并采用图表的方式直观地显示预测结果.应用结果表明:该方法可以有效地对交通流量进行预测,且预测精度可以满足实际交通诱导的需要.     

贝叶斯理论在光栅动态误差预报中的应用

针对实际测量过程中需要对数据量较少的非平稳性误差进行随机序列建模预报。提出了贝叶斯动态测量误差序列的预报方法。该方法不要求较大的数据量，对序列平稳性无限制，而且在预报过程中间隔插入标准量能有效提高预报精度。设计了一个光栅测长仪动态误差测量实验系统，利用贝叶斯预报方法对其动态误差数据进行建模预报，验证了贝叶斯预报方法的适用性和可行性。     

测量数据处理中粗差问题的探讨

粗差的探测与剔除是测量数据处理中非常重要的一项工作,它直接关系到平差结果的可靠性。对测量粗差的来源进行了分析,指出了粗差的特点,从粗差探测与抗差估计两个方面对粗差的处理方法进行了探讨,并给出了粗差处理的建议。     

基于特征比较和最大熵模型的统计机器翻译错误检测

首先介绍3种典型的用于翻译错误检测和分类的单词后验概率特征, 即基于固定位置的词后验概率、基于滑动窗的词后验概率和基于词对齐的词后验概率, 分析其对错误检测性能的影响; 然后, 将其分别与语言学特征如词性、词及由LG句法分析器抽取的句法特征等进行组合, 利用最大熵分类器预测翻译错误, 并在汉英NIST数据集上进行实验验证和比较。实验结果表明, 不同的单词后验概率对分类错误率的影响是显著的, 并且在词后验概率基础上加入语言学特征的组合特征可以显著降低分类错误率, 提高译文错误预测性能。     

太阳辐射流量实测值对低地球轨道卫星轨道预报的影响

太阳辐射流量是影响卫星轨道预报精度的重要因素之一。在太阳活动活跃期,空间环境的变化十分频繁,太阳辐射流量的变化也是如此。这里,我们对2011年6月份的太阳辐射流量峰值及谷值两种极端情况下,分别对低地球轨道卫星轨道进行预报,结果表明：对700km高度的圆轨道卫星而言,一个月预报的位置差异可以达33 km左右,速度差异可以达0.035 km/s左右。     

基于GA-BP神经网络的金精矿品位的预测

在对金矿生产过程进行大量实际调研工作的基础上,分别采用BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络的方法,建立了金精矿品位的预测模型,以现场采集的978组数据作为样本,运用噪声平滑技术进行数据预处理,筛选了770组数据,运用其中的650组数据建模,并运用其余的120组数据对模型进行了验证.通过对两个模型的预测误差分析,得出用遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)预测精度更高,当预测相对误差在±2%范围内时,模型的预测精度达到97.5%.     

动态误差时间序列小波神经网络预测模型

基于现代误差修正技术,研究小波神经网络建立的动态测量误差预测模型,以进行误差修正,提高动态测量精度,避免了传统神经网络需要人为干预网络结构参数的不足。文章介绍了建模方法,重点对大轴圆度误差测量过程中的动态测量数据进行实例分析,结果表明,该模型预测精度高,具有重要的应用价值。     

基于电子鼻技术的茶叶贮藏时间检测方法

主要探索茶叶贮藏时间的检测方法.以黄山毛峰茶为研究对象,利用电子鼻对7个不同贮藏时间下的干茶叶进行检测.根据电子鼻传感器阵列响应特点选取了特征变量,以特征变量为自变量,以茶叶贮藏时间为因变量,建立了茶叶贮藏时间的BP神经网络预测模型.通过测试样本对模型进行实验分析,结果表明:该模型对于7个不同贮藏时间茶叶样本最大预测误差为42.1天;预测误差超过10天的最大样本数为5个,占总样本数的7.14%.验证了所建立的茶叶贮藏时间BP神经网络预测模型的可行性.     

GPS高程测量精度分析

在介绍GPS测高原理的基础上,分析GPS高程测量误差的主要来源,详细论述了减少GPS高程测量误差的几种方法,并以湖北民族学院高程控制网为例,分析GPS高程测量的精度,提出相关的建议.