简介:摘要:本文提出了一种基于机器学习的地理信息系统数据自动化建模方法。该方法结合了深度学习和传统机器学习技术,以解决地理信息系统数据建模中的复杂性和多样性问题。研究首先对现有的地理信息系统数据自动化建模方法进行了全面的文献综述,分析了当前方法的优缺点。在此基础上,本文提出了一种新的建模框架,该框架包括数据预处理、特征工程和模型训练优化三个主要步骤。在数据预处理阶段,采用了高效的数据清洗和标准化技术,以提高数据质量。特征工程阶段引入了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)来提取空间和时间特征,同时使用主成分分析(PCA)进行降维。模型训练与优化阶段采用了集成学习方法,结合随机森林、梯度提升决策树(GBDT)和支持向量机(SVM)等算法,并通过贝叶斯优化调整超参数。实验结果表明,该方法在多个地理信息系统数据集上均取得了优异的性能,相比传统方法在准确性和效率方面都有显著提升。本研究为地理信息系统数据的自动化建模提供了一种新的思路,对于提高地理信息系统的智能化水平具有重要意义。
简介:摘要:为了测量建筑整体面积,做好测绘工作尤为重要,与大众的切身利益相关联,尤其是房地产业的发展,房屋面积的测量对专业人员的技术提出了更高的要求。近几年房产测绘与GIS、GNSS等新兴技术的结合,在实际作业过程中也得到了很好应用。但在测绘制图方面仍是CAD占据市场主导,2D平面图应用更加广泛,3D类成果需求正呈逐步上升的趋势。CAD在平面二维方面有着不可比拟的优势,除了二维绘图、详细绘制和设计文档外,它的三维建模功能也包含信息模型。一直以来,建模技术就是CAD的核心技术,从20世纪50年代至今建模技术的发展经历了二维建模、三维建模、特征建模(包括参数化和变量化建模)及产品集成建模的发展过程。二维建模是最初CAD技术用来解决二维平面绘图问题的,后来不断发展成了如今的三维建模技术。二维和三维最显著的区别在于两者给人直观的视觉效果,二维图形缺乏立体感,在房产测绘中,未经专业培训的人很难看懂其中所表示的确切意思,如房屋的门窗位置、楼梯过道的表示等。但是,三维图形则不同,绝大多数人都是能一眼看出房子整体结构以及各部件的表达。因此,通过三维建模的方式输出实体的三维图,那么与非专业人士的交流就相对直接了。
简介:摘要:水电厂作为一种重要的能源供应方式,其设备的运行和维护对于电力产生起着至关重要的作用。为了更好地培训教学和问题分析,利用计算机辅助设计软件SOLIDWORKS对水电厂的各种设备进行建模和分析具有重要意义。本文将以水轮机和发电机为例,详细叙述基于SOLIDWORKS的建模过程、水电厂各部件的作用以及建模完成后的结果。