ArcGIS10 3D——Better show,powerful analysis(上)

ArcGIS10 3D作为ArcGIS 10五大飞跃之一,实现了海量三维数据模型的创建、编辑和管理,轻松搭建“虚拟城市”;简单易用的三维可视化操作,获得流畅出众的浏览效果;功能强大的三维空间分析,让三维GIS应用无所不在。ArcGIS 10正将GIS带向3D领域。并用事实证明了我们不仅仅是在“show”,而更注重“analysis”。

ArcGIS10 3D引领了当前GIS技术发展的趋势,无论从视觉上还是功能上,都充分满足了用户的应用需求,尤其值得一提的是:多维度空间分析功能更加强大。空间信息的分析过程,往往是复杂、动态和抽象的,二维GIS的空间分析功能在数量繁多、关系复杂的空间信息方面具有一定的局限性。ArcGIS10 3D在兼顾二维GIS的空间分析功能的同时,在三维空间分析如淹没分析、地质分析、日照分析、空间扩散分析等-方面更加出众。。三维复杂空间分析功能的实现,不仅使现有三维数据的真正价值得到体现,更是GIS空间分析功能的一次跨越!

Better Show

l 二维缓存地图的快速加载

通过减少缓存瓦片的载入时间、减少CUP消耗、快速JPEG压缩等方法,ArcGlobe对二维缓存地图的渲染更快。如图,加载ArcGIS online二维服务。

加载ArcGIS online地图服务

l 模型纹理自动管理技术

通过自动纹理处理机制,根据距离自动调整清晰程度,提高了三维模型的显示性能。

自动纹理管理

l 被遮挡label自动隐藏技术

通过内置的冲突检测避免文字显示压盖,使三维文字和点标注的显示方式更合理。

被遮挡文字自动隐藏,避免压盖

l 带精细纹理的三维可视化场景

支持Multipatch带精细纹理的模型。

带精细纹理的模型

l ArcGlobe表面叠加视频

ArcGlobe表面叠加视频,用于事故回放或者摄像头实时监控。

l 矢量沿地面起伏显示

通过OpenGL模板缓冲机制(OpenGL stencil buffers)处理贴地模式显示(surface-hugging)的矢量要素,从而提高了三维矢量显示性能。

矢量沿地表起伏显示

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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