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基于神经网络和双曲线混合模型的高速公路沉降预测被引量：13: 2013年; 为了提高高速公路沉降预测的精度,提出了"双曲线+神经网络"的混合模型对高速公路沉降进行预测.基于某省某高速公路K57+580M断面2003—2013年的实测沉降数据,采用双曲线模型对施工期和通车期分别进行沉降预测.然后利用构建的混合模型重新对该断面进行施工期和通车期的沉降预测,分析比较2种模型的预测精度.为了验证2种模型的预测精度,选取该高速公路K156+100M断面实测数据进行计算.结果表明,混合模型在施工期和通车期的预测值的中误差分别达到1.13和7.30 mm,预测精度相比双曲线模型在施工期和通车期分别提高了66.2%和41.8%.; 刘文豪黎曦胡伍生; 关键词：沉降预测双曲线模型混合模型

GPT2w模型在中国区域的精度检验与分析被引量：11: 2019年; 全球温度气压湿度(global pressure and temperature 2 wet, GPT2w)模型常被用于计算某一位置的气温、加权平均温度、气压以及水汽压等各种气象参数,是目前公开的标称精度最高的对流层延迟经验模型。利用中国区域参与全球气象交换的86个测站2013—2015年的气象探空数据,对GPT2w得到的各种气象参数进行精度检验及分析。实验结果表明,气温平均偏差为1.31℃,均方根误差为3.62℃;加权平均温度的平均偏差为-1.58 K,均方根误差为4.07 K;气压和水汽压平均偏差的绝对值在1 hPa以内,其均方根误差分别为6.98hPa与3.04 hPa。利用2006—2015年的数据分析了不同纬度模型精度的周期性特征,结果表明,气温、加权平均温度、气压和水汽压的均方根误差均具有一定的年周期特性,且在不同的纬度区域其周期特性不同。总体而言,GPT2w模型在中国地区范围内具有较高的精度和稳定性。; 朱明晨胡伍生胡伍生; 关键词：对流层延迟气象参数

基于深度学习的行道树识别方法研究: 行道树是城市部件管理中的重要组成部分，在进行行道树绿化调查时，行道树的识别与提取是一项繁琐的任务。对行道树进行识别与提取时，往往是依靠目视判读的方式来完成的，这种作业模式费时费力，极大地增加了行道树绿化调查的成本。因此，...; 张良; 关键词：卷积神经网络目标检测行道树特征提取; 文献传递

利用CORS进行格网化电离层TEC实时监测被引量：5: 2013年; 为了实现对区域电离层的实时监测，利用连续运行参考站观测到的双频GPS数据提取电离层总电子含量（TEC）信息．根据卫星和接收机硬件延迟在一定时间内比较稳定的特点，利用前一天计算的硬件延迟值来修正当日卫星传播路径上的总电子含量值，从而获得实时的电离层总电子含量．由此建立单历元多站多项式模型，结果表明：当基站间距离平均约为250km时，由7个基站共同建立的实时模型内外符合精度平均优于0．8TECU（1TECU=10抛电子数／m2），将实时模型计算的电离层延迟改正信息应用于静态单频PPP定位中，点位精度能够达到0．3～0．4m，与不进行电离层延迟改正的单频PPP定位结果相比提高80％左右．因此，进一步结合格网技术，可以实现区域电离层总电子含量的实时监测．; 胡伍生聂文锋高成发; 关键词：电离层TEC 实时监测

模型误差补偿技术在路基沉降预测中的应用被引量：2: 2013年; 为了解决由路基沉降观测数据建立的沉降预测模型存在的模型误差,用基于残差的神经网络方法对预测模型进行补偿.由预测模型计算模型残差,借助神经网络根据残差对预测模型进行补偿,将预测模型与补偿结果叠加获得补偿后的实用模型.对同一地质情况不同软基处理方式进行工程实例验证,结果表明:基于残差的神经网络方法能有效补偿模型误差,神经网络方法补偿后的路基沉降预测模型,其预测精度平均提高了56%,优于原预测模型.; 张志伟胡伍生钱大林; 关键词：误差补偿残差神经网络路基沉降预测

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国家自然科学基金(41274028)