农村集体建设用地流转的思考

农村集体建设用地作为土地市场建设的一个重要部分,一直以来受到管理层和学术界的广泛关注,集体建设用地能否流转、如何流转也已成为学术界探讨的热点.现实表明,要进行土地制度创新,深化农村土地使用制度改革,更好促进农村生产力发展,理顺农村土地所有者、使用者、管理者之间关系,就必然要解决农村集体建设用地流转入市问题.     

基于IMAGIS 3D GIS的设计与实现

根据三维地理信息系统的原理和方法,介绍三维地理信息系统设计的原则和软件结构,并以学校为例,分析如何采用三维地理信息系统软件IMAGIS建立三维校园地理信息系统,对运用IMAGIS建立三维校园模型和三维场景的浏览等主要问题进行研究.     

利用卡尔曼滤波综合算法构建开采沉陷预测模型

为提高矿区地表沉陷预测精度，提出了基于自回归综合移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA）的卡尔曼滤波模型与Elman神经网络相结合的综合预测模型。首先，针对沉陷监测序列的非平稳性与复杂性特点，ARIMA模型能够将原始数列平稳化，构建地表下沉预测模型，并作为卡尔曼滤波的状态方程；然后将Elman神经网络的沉陷预测结果作为观测值引入卡尔曼滤波观测方程中，建立综合预测模型；最后针对噪声方差Q与R选取的问题，统计出ARIMA模型与Elman神经网络模型的误差特性，从而计算出噪声Q与R的取值。分别将综合预测模型与BP神经网络模型、Elman神经网络模型以及卡尔曼滤波模型进行了预测精度对比，4种模型预测值与实测值的均方根误差分别为2.06、5.857 8、2.926 9、3.688 9 mm，相对误差分别为1.170 4％、3.050 2％、1.432 6％、1.908 4％，绝对误差平均值分别为1.886 7、10.703 9、2.329 4、2.807 6 mm。研究表明：综合预测模型能够有效减小单一预测机制造成的同一性质误差累积，其预测精度明显优于其余3种模型，对于大幅提升矿区地表沉陷的预测精度有一定的参考价值。