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马春艳
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- 所属机构:河南理工大学
- 所在地区:河南省 焦作市
- 研究方向:天文地球
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 李长春王艳杰马春艳马潇潇王双亭
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- 为实现煤矿采空区地表沉陷可视化,结合MATLAB仿真技术,利用矿区地质煤层条件和岩移观测参数及地表沉陷有关数据,建立采空区地表沉陷以动态时间函数结合概率积分法的预计模型,对煤矿开采造成的地面沉陷区进行仿真计算和分析.结果表明:该方法能反映地表移动的动态特征,实现了煤炭开采对地面动态沉陷影响的较为精确的分析与计算,可以直观而精确地对地表变形各种图形自动绘制,为其它矿区制定采煤采空区的预防和治理方案提供一个交互的三维仿真平台及可靠依据.
- 马春艳张予东马玉宽
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- 关键词：LIDAROPENGL三维可视化四叉树
- 一种根据矢量等高线数据自动提取地性线的方法
- 本发明公开了一种根据矢量等高线数据自动提取地性线的方法，所述根据矢量等高线数据自动提取地性线的方法包括以下步骤：确定地形的特征点；对特征点分类，找出山脊点和山谷点；确定生成山脊线和山谷线的判断因子；自动生成山脊线和山谷线...
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- 马春艳张予东马玉宽
- 关键词：建筑荷载塌陷区地基稳定性
- 基于ASP的实验室实验项目网上提交系统的实现
- 2007年
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- 马春艳刘勇胡圣武
- 关键词：ASP互联网
- 荆各庄矿塌陷区建筑地基稳定性研究
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- 马春艳
- 关键词：采煤塌陷区建筑地基稳定性数值模拟
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- 郭敏韦四江马春艳宋常胜任筱芳
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- 2023年
- 以往的冬小麦分布信息提取研究大多基于单个物候期或单个植被指数,未考虑不同物候期特征及不同物候期之间的联系导致分类精度较低。为提高提取精度,本文基于冬小麦播种期、越冬期、生长期及成熟期选取相应特征指数,提出一种多物候特征指数的冬小麦识别方法,并对2020年焦作市的冬小麦面积进行提取。通过对不同物候期、不同分类方法下的结果进行对比,结果表明:在物候期的选择上,加入越冬期后,随机森林与支持向量机分类的总体精度与Kappa系数呈现不同程度的提升,均方根误差(RMSE)分别减小19.3%和9.8%,提取冬小麦面积的误差百分比分别降低8.64、4.42个百分点。在不同分类方法上,随机森林相较于支持向量机、最小距离,分类的总体精度与Kappa系数更高。相较于支持向量机,随机森林分类的RMSE减小19.6%。相较于单一特征指数,基于随机森林的多物候特征指数分类的总体精度,Kappa系数更高,RMSE为1.84×10^(3)hm^(2),比单一特征指数减小33.6%,提取冬小麦面积的误差百分比减小7.14个百分点。
- 吴喜芳化仕浩张莎谷玲霄马春艳李长春
- 关键词：冬小麦支持向量机
