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更新時(shí)間:2025.06.14
基于重力衛(wèi)星幾何軌道線性化的地球重力場(chǎng)反演方法

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傳統(tǒng)動(dòng)力學(xué)法的觀測(cè)方程以6個(gè)初始軌道參數(shù)和先驗(yàn)力模型為初值進(jìn)行線性化,其線性化誤差隨積分弧長(zhǎng)拉長(zhǎng)而增大.本文直接以重力衛(wèi)星的幾何觀測(cè)軌道為初值進(jìn)行線性化,其線性化誤差與軌道弧長(zhǎng)無(wú)關(guān),且不需要初始重力場(chǎng)模型和初始軌道參數(shù).導(dǎo)出了基于衛(wèi)星軌道觀測(cè)值反演重力場(chǎng)模型的相關(guān)公式,利用JPL公布的RL02版本2008年全年的GRACE雙星軌道數(shù)據(jù)和加速度計(jì)數(shù)據(jù)解算了90階次的地球重力場(chǎng)模型TJGRACE01S,并以EGM2008模型為基準(zhǔn)與其他模型進(jìn)行了比較分析,結(jié)果表明:TJGRACE01S模型直到90階次的大地水準(zhǔn)面累積誤差為17.6cm,優(yōu)于同階次的EIGEN-CHAMP03S和EIGEN-CHAMP05S模型,前27階位系數(shù)整體精度優(yōu)于EIGEN-GRACE01S,前15階位系數(shù)整體精度與EIGEN-GRACE02S模型精度大致相當(dāng).利用美國(guó)8221個(gè)GPS水準(zhǔn)點(diǎn)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果也表明,本文模型也優(yōu)于同階次的EIGEN-CHAMP03S和EIGEN-CHAMP05S模型.

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工事故非線性組合預(yù)測(cè)

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以建筑行業(yè)百萬(wàn)元產(chǎn)值死亡率為預(yù)測(cè)對(duì)象,建立了非線性回歸模型、三次指數(shù)平滑模型、灰色模型、線性組合預(yù)測(cè)模型和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性組合預(yù)測(cè)模型.結(jié)果表明,該非線性組合預(yù)測(cè)模型的擬合及預(yù)測(cè)精度均較其它模型有明顯提高,能夠有效地綜合利用各單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型所提供的信息,證明了該模型適用于對(duì)建筑施工事故的宏觀預(yù)測(cè),為非線性組合預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建提供新的思路.應(yīng)用該模型對(duì)2014-2016年全國(guó)建筑施工百萬(wàn)元死亡率進(jìn)行預(yù)測(cè),計(jì)算結(jié)果表明,未來(lái)幾年建筑業(yè)安全生產(chǎn)將會(huì)保持在一個(gè)較穩(wěn)定的水平.

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