李飞达
- 作品数：6 被引量：9H指数：2
- 供职机构：桂林理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 遗传小波神经网络在高铁沉降预测中的应用被引量：2
- 2016年
- 利用遗传算法的全局寻优特性,与小波神经网络相结合,建立遗传小波神经网络模型,并将其运用于高铁沉降预测,通过与BP神经网络、小波神经网络在高铁沉降预测的实验对比分析,结果表明遗传小波神经网络在高铁沉降预测中的稳定性更好、精度更高。
- 李飞达唐诗华蓝岚刘银涛
- 关键词：沉降预测BP神经网络小波神经网络遗传小波神经网络残差
- 结合边界约束和引导滤波的航空图像去雾算法
- 2017年
- 针对尘雾天气条件下,航空图像受大气粒子的散射作用而导致对比度和色彩保真度差等问题,提出一种结合边界约束和引导滤波的航空图像去雾方法。该方法基于暗通道优先原理估算出大气光强度,通过添加边界约束条件来解目标函数,进而求出透射率,再用引导滤波对透射率进行精细化调整,达到去雾目的。与Fattal、Tarel、He和Meng算法对比分析表明,本文方法运算速度快,能够提高图像的细节清晰度,增大去雾深度,有效克服颜色过饱和现象,去雾图像自然逼真。
- 李飞达李飞达蓝岚唐诗华王凯
- 关键词：图像去雾透射率
- MC-最优变权组合模型在建筑物变形中的应用被引量：2
- 2018年
- 提出一种基于马尔科夫链(MC)误差修正的最优变权组合预测模型。该模型用马尔科夫链误差修正理论分别对GM(1,1)模型和线性回归模型的预测值作进一步的修正,充分发掘残差序列隐含信息,再建立最优变权组合预测模型,给出了MC-最优变权组合预测模型算法的实现流程。通过算例验证表明,该模型继承各单一模型的优点,并克服其模型缺陷,同时具备了马尔科夫链的误差修正特性,在一定程度上可以确保较优的局部预测数据和较好的全局预测精度,在建筑物变形预测中具有应用价值。
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- 关键词：线性回归模型
- 最优非负变权组合模型在卫星钟差预报中的应用被引量：2
- 2017年
- 针对单一卫星钟差预报模型自身存在的缺陷,提出基于二次多项式、灰色GM(1,1)和ARIMA等三种单一模型的最优非负变权组合预报模型。通过与各单一模型和经典权组合模型进行对比分析表明,该模型预报残差RMS值最小,精度更高,能够根据各模型预报效果赋予不同的权值,在一定程度上综合了多种单一模型的优点,可降低预报风险,提高模型预报的可靠性。
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- 关键词：钟差预报
- 基于小波分解和遗传小波神经网络的卫星钟差预报被引量：3
- 2017年
- 星载原子钟在空间环境中受到多种不确定因素的影响以及原子钟本身所具有的复杂特性,导致卫星钟差呈现出非线性和非平稳性变化。为此提出了一种新方法:先采用小波分解将原始钟差序列分解成高频分量和低频分量,然后利用遗传小波神经网络对低频分量和高频分量分别进行预报,最后将各分量的预报结果进行叠加得到最终的预报值,并与灰色模型、最小二乘支持向量机和遗传小波神经网络的预报结果对比分析。结果表明:该方法预报精度较高,预报残差更为平稳,应用于卫星钟差预报是可行有效的。
- 蓝岚任超梁月吉李飞达
- 关键词：钟差预报小波分解最小二乘支持向量机遗传小波神经网络
- 无人机航摄系统成图精度研究
- 目前，无人机航空摄影测量技术凭借其工作效率高、各领域信息更新周期短、获取空间信息快速等诸多优势，已普遍用于大比例尺地形图测制、环境监控、抢险救灾和军事活动等诸多方面。与大比例尺数字化测图相比，无人机航摄系统受硬件设备、气...
- 李飞达
- 关键词：无人机航空摄影测量成图精度影像质量
- 文献传递
