9、数字地图的创建与优化

数字地图的创建与优化

1. 准备工作

在创建地图之前,我们需要了解一些基础设置。如果启用了 OTF(On - the - Fly 动态投影),并在“Measurements | Ellipsoid”菜单中选择了一个椭球体,那么无论使用何种投影,QGIS 都能为面积和长度返回正确的值,但结果的呈现方式仍很重要。

接下来,我们要创建研究区域的道路地图。具体步骤如下:
1. 数据准备 :需要从 OSM 数据集获取道路层(HJT - PTN@SPBET@GSFF@)、河流层(HJT - PTN@XBUFSXBZT@GSFF@)、水体层(HJT - PTN@XBUFS@B@GSFF@)、土地利用层(HJT - PTN@MBOEVTF@B@GSFF@),以及 GeoNames 和行政边界层。
2. 特征提取 :除行政边界层外,对每个矢量层执行以下操作以加快工作速度:
- 从浏览器面板添加图层,或使用“Add Vector Layer”工具。
- 打开图层属性窗口,转到“General”选项卡,点击“Create spatial index”按钮。
- 对行政边界层应用过滤器,仅显示研究区域。
- 从处理工具箱中打开“QGIS geoalgorithms | Vector selection tools | Extract by location”。
- 填写所需字段,选择“Intersects”空间谓词。
- 点击“Extracted (location)”字段旁边的按钮选择“Save to file”,选择目标文件夹、SHP 文件格式,并为结果命名。 </

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值