5、探索Oracle Spatial:空间数据管理与应用实战

探索Oracle Spatial:空间数据管理与应用实战

1. 空间信息管理与Oracle Spatial概述

空间信息管理在商业应用中具有重要意义,例如在选址购物商场时,需要进行逻辑操作并借助空间数据和分析工具来做出合适的选择。将空间信息与其他数据存储在数据库中能为众多应用增添价值,而Oracle的Spatial技术套件就实现了空间数据在数据库中的存储,并便于对空间数据进行各类分析。

在运行相关示例前,需按以下方式在空间模式中加载三个数据集:

imp spatial/spatial file=gc.dmp ignore=y full=y
imp spatial/spatial file=map_large.dmp tables=us_interstates
imp spatial/spatial file=map_detailed.dmp tables=us_restaurants
2. Oracle Spatial技术架构

Oracle Spatial技术分布在数据库服务器和应用服务器两层,其基本组件如下表所示:
| 组件 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 数据模型 | 使用SQL数据类型 SDO_GEOMETRY 在Oracle数据库中存储空间数据,用户可定义包含该类型列的表来存储客户、商店等的位置或地理实体的位置和范围。 |
| 位置启用 | 用户可向应用表添加 SDO_GEOMETRY 列,并使用标准Oracle实用程序(如SQL*Load

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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