基于PCA-GWO-SVM的矿山边坡变形预测

针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。     

近景摄影测量技术在广东大峡谷工程中的应用

利用近景摄影测量技术对广东大峡谷工地进行现场拍摄照片,采用布设控制点的方法,快速准确地获取大峡谷的数字信息,处理得到大峡谷的点云图、立面图等成果,并分析控制点方向误差、平面及深度精度。结果表明,该方法切实可行,精度满足要求,可为大峡谷工程决策提供可靠的依据,同时也验证了近景摄影测量技术在特殊复杂地形中应用的可行性和优越性。     

基于数码影像的建筑屋顶建模方法

数字三维模型更接近人们的日常生活空间,且比二维图形包含更丰富的信息。所以,人们很早就对三维可视化进行了研究,而建筑物三维模型重建更是成为研究热点。文中根据数字近景摄影测量的基本原理与方法,对数码相机进行标定,在此基础上通过Photo Modeler Scanner软件获得屋顶的纹理模型和三维模型。