基于局域均值分解和BP神经网络的大坝变形预测

从时频联合域分析角度出发,探讨基于局域均值分解(LMD)和BP神经网络模型的大坝变形预测方法;利用局域均值分解把时间序列分解为多个具有不同尺度的PF分量,然后再用BP神经网络对其进行预测并将结果进行叠加重构合成。实例结果表明,基于LMD-BP的大坝变形预测方法的预测精度高于多项式曲线拟合预测模型,其预测结果与实际监测值相比具有较高的一致性。     

面向标准格式的DWG数据转换

通过对CASS,ArcGIS数据格式的分析,结合FME强大的数据转换功能,本文提出了一种利用FME技术实现地形图数据主流的CASS DWG格式经由SHP格式转换为符合国标规定的ArcGIS Geodatabase(MDB)数据的一种新方法,实现了地理数据批量、无损、高效地转换入库操作。以某市的地形图数据为数据源,进行实验验证,结果表明利用FME的Joiner函数模型可同步实现数据的格式转换、地理要素编码转换、地理要素的重分类与分层、投影变换等操作,可有效解决制约地理空间数据集成与共享的多源数据格式不统一的技术难题。