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基于Origin矿山开采沉陷数据拟合求参研究 总被引:4,自引:0,他引:4
为了求取开采沉陷预计参数,在分析传统求参所存在的问题和拟合求参基本原理的基础上,指出利用概率积分法沿走向和倾向主断面拟合实测数据更符合工程实际需要.基于Origin绘图和数据分析软件,针对概率积分法预计模型,采用Simpson数值积分开发了相应的应用程序,拟合算法采用Marquardt算法.通过实测数据的处理,完成了1124工作面的基于概率积分预计模型的数据拟合过程,得出了相应的预计参数.表明在松散层较厚时,下沉盆地的边缘拟合值与实测值偏差,较大,概率积分预计模型更适用于松散层较薄的地表移动和变形预计. 相似文献
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病虫害现已成为水稻产量的最大制约因素之一,传统的植保技术主要依靠植保人员的视觉和经验,存在一定的主观性,且费时费力,难以满足大范围的实时监测需要。遥感技术的发展提供了一种大面积、全天候、多方位的数据快速获取手段,能够为病虫害的识别分类提供作物种植信息和环境信息,是实现对水稻病虫害进行大面积监测预测的重要手段。在阐述水稻病虫害遥感监测和预测机理的基础上,重点从多尺度遥感监测方法、预测方法、水稻病虫害监测与预测模型构建以及监测预测系统等多方面概述了水稻病虫害监测与预测的研究进展,并指出目前水稻病虫害监测与预测研究存在的问题及未来发展趋势。随着信息化农业的发展与多源数据的融合运用,趋向于精准化与智能化的水稻病虫害遥感监测与预测,将会越来越成熟。 相似文献