基于RBF神经网络的交通流数据修复研究

完整的传感器数据是交通管理和控制的基础,但由于传感器自身或传输线路故障等原因,常常导致数据缺失,亟需对传感器缺失数据进行修复。鉴于此,以离散和连续缺失的线圈检测器交通流量数据为研究对象,构建基于RBF神经网络的数据修复模型。并将其结果与利用非线性回归模型、BP神经网络模型进行修复的结果相比较。RBF神经网络模型在离散缺失3 个数据、连续缺失3 个数据和连续缺失5 个数据情况下,平均百分比绝对误差分别为0.67%, 0.66%和1.33%,修 复值和实测值的总体相关性为0.992,修复精度优于非线性回归模型和BP神经网络模型。研究结果表明,RBF神经网络模型与其他方法相比可更精确地进行交通数据修复。     

黄土区域断层反射地震正演模研究及应用

文章采用二维弹性波方程有限差分法对黄土区域断层地质构造进行波场模拟。 根据炮集的响应记录, 对黄土区域断层模型中地震波的传播规律和地震响应特征的变化进行分析。 经研究可得, 通过数值模拟分析对比多个炮集记录的波场特征, 不但可以对断层进行快速地判断, 而且为判别断层类型、 分析断层断裂范围与跨度埋深等各个方面的指标提供极为重要的依据。 这种分析方法不仅能有效地识别实际工程勘探中断层的位置, 为观测系统的合理设计和采集参数的设置提供指导, 而且对提高黄土工程地震勘探的效率和准确度有重要的意义。