【摘 要】
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本文在深入分析地理实体时空特征的基础上,对地理实体进行抽象和标准化处理,提出一种针对特征复杂地理实体的地理信息预测推理方法。该方法重点研究了基于RBF网络学习方法的
【机 构】
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桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心,桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西有色勘察设计研究院,郑州测绘学校
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41461085);广西自然科学基金重点项目(2014GXNSFDA118032);广西教育厅科学技术研究项目(YB2014164)
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本文在深入分析地理实体时空特征的基础上,对地理实体进行抽象和标准化处理,提出一种针对特征复杂地理实体的地理信息预测推理方法。该方法重点研究了基于RBF网络学习方法的地理实体时空信息预测推理的理论、模型方法和具体过程,通过对地理实体对象化抽象描述和标准化处理,建立时空信息融合的超曲面,并利用RBF神经网络超强的非线性拟合能力,构建了复杂地理实体的时间、空间和属性信息的一体化预测和推理模型,并以桂林漓江阳朔段流域水质中溶解氧（DO）的含量的预测推理验证该方法的可行性,为时空数据处理过程中智慧决策和推理分析提供
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