需求预测方法及模型总结

学院：交通运输工程学院

专业：交通工程

班级学号：071412127

学生姓名：刘学鹏

指导教师：秦丹丹

完成时间：2015-11-26

需求预测方法及模型总结

交通需求预测是交通规划中的核心内容之一。交通发展政策的制定、交通网络设计以及方案评价都与交通需求预测有密切的关系。现代交通规划理论中的交通需求预测习惯上被分为四个阶段，即交通产生预测、交通分布预测、交通方式分担预测及交通网络分配。下面就对交通需求预测的四阶段法以及其各自的模型进行总结。

一、交通生成预测

Ⅰ、增长率法

增长率法是根据预测对象（如客货运量、经济指标等）的预计增长速度进行预测的方法。

预测模型的一般形式为： Q

t =Q

（1+α）t

增长率法的关键在于确定增长率，但增长率随着选择年限及计算方法的不同而存在较大的差异。所以增长率法一般仅适用于增长率变化不大且增长趋势稳定的情况，其特点是计算简单，但预测结果粗略，较适用于近期预测。

Ⅱ、乘车系数法

乘车系数法又称为原单位发生率法，类似于城市交通预测中的类别发生率法，它用区域总人口与平均每人年度乘车次数来预测客运量。模型的形式为：

Q t =P

乘车系数可以根据指标的历年资料和今后变化趋势确定，但是乘车系数本身的变动有时难以预测，各种偶然因素会使其发生较大波动。此外，人口、职业、年龄的变化也使系数很难符合一定规律。

Ⅲ、产值系数法

产值系数法是根据预测期国民经济指标值（如工农业总产值、社会总产值、国民收入等）和确定的每单位指标值所引起的货运量或客运量进行预测的方法。模型的形式为：

Q t =M

Ⅳ、弹性系数法

弹性系数法是通过研究单位社会经济指标产生的小区交通出行量，预测将来吸引、发生量的一种方法。此法是综合考虑我国经济发展水平和产业结构和发展

趋势，参考O、D调查区域社会经济有关文献资料，确定弹性系数的大致范围，结合所得出的历史弹性系数及所处区域位置及相关运网历史交通量与直接影响区历史经济量的回归分析作为进一步的分析手段，确定出项目影响区的交通增长弹性系数，依此进行发生、吸引交通量预测。根据项目影响区经济发展速度预测结果和运输弹性系数，按下式计算交通量增长率：

交通量增长率=GDP增长率×运输弹性系数

Ⅴ、时间序列预测法

又称时间序列预测法，是收集和整理过去的交通量资料，从中找出交通量随时间而变化的规律，并用数学模型来表示这种规律，然后按此模型进行预测。

该类模型包括：

①趋势外推法；

②指数平滑法；

③灰色系统法；

④人工神经网络法、小波分析法等。

Ⅵ、回归分析法

回归分析预测法就是一种通过分析研究因变量与相关因素的联系规律从而进行预测的方法。

在诸多影响因变量的因素中，有些是与其它因素独立或近似独立的，有些则是密切相关的。我们选取其中主要的而且各自是相互独立的因素作为自变量。然后分析每个自变量与产生量大致的函数关系。

回归分析法又分为：线性回归分析法：一元线性回归分析，二元线性回归和多元线性回归分析；

非线性回归分析法：

如多元线性回归法，是从调查数据中，选取某个自变量与多个因变量的多组样本值，建立多元线性回归模型:

P=b

0+b

+…+b

Ⅵ、灰色预测法

该理论是我国学者邓聚龙教授在上世纪80年代初提出的处理不完全信息的一种新理论，该理论应用关联度收敛原理、生成数、灰导数等观点和方法建立微分

方程模型。如GM (1,1)表示一阶单个变量的微分方程，是最常用的灰色预测模型。灰色预测在诸多领域(包括交通量预测)都有较好的应用。

设时间序列X（0）有n个预测值，X(0)=｛X(0)(1), X(0)(2), X(0)(3),…X(0)(n)｝加生成新序列X(1)=｛X(1)(1), X(1)(2), X(1)(3),…X(1)(n)｝，其中

X（1）（k）=，k=1,2,…,n

则GM（1,1）模型相应的微分方程为

二、交通分布预测

交通分布预测模型，可以分为两大类。

第一类是比较适用于较短期交通分布的模型，它们往往比较简单，主要用于交通网络没有发生重大变化的短期交通分布预测中；

另一类是比较适用于长期交通分布预测或短期分布中交通情况有较大变化的交通分布预测模型，它们使用出行广义费用或其他较复杂的数学方法。

以下主要介绍增长系数法和重力模型法，它们适用于长、短期交通分布预测。

Ⅰ、增长系数法

增长系数法基本依赖于各交通小区间基年的交通分布情况，把预测年的交通发生量和吸引量按基年交通分布的比例分布到路网中。该方法适用于宏观交通量的分布，不限于个别因素的影响，着重于总的趋势，适应性较强。但基年交通分布的稍有偏差，对未来交通分布有较大影响。

它以平均增长系数法、Fratar法、Furness法和底特律法等方法为主。

完全是基于出行起点与终点小区的交通增长特性，利用现状的OD分布量推算将来的OD分布量。它依赖于各节点间的基年分布情况，并假设区间的出行交通与路网的改变相互独立，或者在预测年限内交通运输系统没有明显的改变。这种方法适用于小地区或区域间出行不受空间阻挠因素的影响而只受地区间交通发生、吸引特性影响的出行空间分布形态，且这种方法不限于某些个别因素的影响，着重总的趋势，适用于交通量的宏观分布预测，但当基年OD分布稍有偏差时，对未来影响将会很大。模型不需标定，只需满足总量平衡即可。

增长系数法的算法步骤如下：

a 令计算次数m=0；

b 给定现状OD表中及将来OD

表中的X；

c 求出各小区的发生于吸引交通量的增长率

；

数字高程模型(DEM)的构建及其在城市规划中的应用

左栏右栏欢迎您：游客！请先登录或注册 ?风格恢复默认设置 | ?展区文件集浏览图片集浏览 Flash浏览音乐集浏览电影集浏览 | 搜索 | 帮助 | 回到网站 | 数字排水论坛→ 数字排水技术探讨→ 专业论文→ 数字高程模型（DEM）的构建及其在城市规划中的应用新的主题投票帖交易帖小下一主题>><< 上一主题共有1410人关注过本帖树形打印主题：数字高程模型（DEM）的构建及其在城市规划中的应用小大 1楼个性首页| 博客| 信息| 搜索| 邮箱| 主页| UC wxd

加好友发短信等级：版主帖子：110 积分：9 43 威望：0 精华：1 注册：2 008-7-1 0 12:1 7:54 数字高程模型（DEM ）的构建及其在城市规划中的应用 Post By ：2008-7-30 17:35:31 数字高程模型（DEM ）的构建及其在城市规划中的应用吕春英佟庆远李王锋赵冬泉摘要：数字高程模型（Digital Elevation Model ，简称DEM ）是指一定区域范围内规则格网点的平面坐标及其高程的数据集或者是经纬度和海拔高度的数据集。目前，DEM 广泛应用于城市规划和设计领域。本文就城市规划研究中涉及的数字高程模型（DEM ）的数据采集方式和常用生成方法进行了分析，并通过具体规划实例探讨其在城市规划中的应用。关键词：DEM ，城市规划 1 引言数字地形模型（Digital Terrain Model ，简称DTM ）是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。数字地形模型中地形属性为高程时称为数字高程模型（DEM ）[1]。 DEM 通常用地表规则格网单元构成的高程矩阵表示，广义的DEM 还包括等高线、三角网等所有表达地面高程的数字表示。 DEM 数据包含了丰富的地形、地貌、水文信息，它能够直观展现一个地区的地形、地貌特征，通过DEM 可以提取大量的地表形态信息，如坡度、坡向、水系等等，因此DEM 常被用于各种地形特征的定量分析和三维立体等专题图的绘制。目前，DEM 数据已成为城市规划的重要基础数据，借助各种GIS 软件，对DEM 数据进行分析和三维显示，能够更好的辅助城市规划。本文通过大量案例分析，展示了DEM 在城市规划中的应用。 2 DEM 的生成方法

数字高程模型期末整理复习资料

数字高程模型期末复习资料第一章 1.高程用来描述地形表面的起伏形态，传统的高程模型是等高线，其数学意义是定义在二维地理空间上的连续曲面函数，当此高程模型用计算机来表达时，称为数字高程模型。 2.数字高程模型的定义为：数字高程模型是对二维地理空间上具有连续变化特征地理现象通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟－－模型化表达和过程模拟，Digital Elevation Model，简称DEM。 3.数字地面模型是利用一个任意坐标场中大量选择的已知X、Y、Z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示。 4.DEM和DTM的关系：DEM是DTM的子集，是DTM最基本的部分；20世纪60年代出现了地理信息系统的概念，其含义包括了DTM，在概念上取代了DTM。DTM提出后，其实际发展和应用中的内涵还主要局限于DEM，故二者的名称混淆使用，主要表示的都是DEM的概念。 5.数字地形表达的方式可以分为两大类：数学描述和地形描述 (1)数字描述：全局：傅立叶级数；多项式函数局部：规则的分块函数；不规则的分块函数（2）图形描述：点：不规则分布；规则分布；特征点线：等高线；特征线；剖面图面：影像；透视图；其他 6.模型是指用来表现其他事物的一个对象或概念，是按比例缩减并转换到我们能够理解的形式的事物本体。 7.模型可以分为三种不同层次：概念模型，物质模型，数学模型。 8.概念模型是基于个人的经验与知识在大脑中形成的关于状况或对象的模型。 9.物质模型通常是一个模拟的模型，如橡胶，塑料或泥土制成的地形模型。 10.数字模型一般是基于数字系统的定量模型。包括函数模型和随机模型。 11.数字模型的优点：1他是理解现实世界和发现自然规律的工具。2提供了考虑所有可能性，评价选择性和排除不可能性的机会。3帮助在其他领域推广后应用解决问题的结果。4帮助明确思路，集中精力关注问题重要的方面。5使得问题的主要成分能够被更好的观察，同时确保交流，减少模糊，并改进关于问题一致性看法的机会。 12.模型的评价：1精确性2描述的现实性3准确性4可靠性5一般性6成效性 13.数字高程模型的类型 (1)按结构分类（按其数据组织方式）基于面单元的DEM；基于线单元的DEM；基于点的DEM (2)按连续性分类（从数学角度考察DEM模型连续性、一阶导数及高阶导数等的连续情况）不连续型DEM；连续不光滑DEM；光滑DEM (3）按范围分类局部DEM；地区DEM；全局DEM 14.数字高程模型的系统结构数字高程模型的理论和技术由数据采集、数据处理和应用三部分组成。这三部分

数字高程模型

1、数字高程模型：它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型（简称DTM)的一个分支，是表示区域D上的三维向量有限序列。 2、DTM：数字地形模型是利用一个任意坐标系中大量选择的已知x、y、z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示，或者说，DTM就是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。地形表面形态的属性信息一般包括高程、坡度、坡向等。 3、TIN：不规则三角网，通过从不规则分布的数据点生成的连续三角面来逼近地形表面。 4、测绘4D产品（即DLG数字线划图、DRG数字栅格影像、DEM、DOM数字正射影像）： DLG：现有地形图上基础地理要素分层存储的矢量数据集。数字线划图既包括空间信息也包括属性信息。DRG：数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的数字化产品。DEM：数字高程模型是以高程表达地面起伏形态的数字集合。DOM：数字正射影像利用航空相片、遥感影像，经象元纠正，按图幅范围裁切生成的影像。 5、连续不光滑DEM：指每个数据点代表的只是连续表面上的一个采样值，而表面的一阶导数或更高阶导数不连续的情况。 6、数字地貌模型：是地貌形体及其空间组合的数字形式，是一维、二维、三维、四维空间地貌的可视描述和模拟。 7、DEM误差：DEM高程值与真实值的差异 9、插值：根据不同数据集的不同方式，DEM建模可以使用一个或多个数学函数对地表进行表示。根据若干相邻参考点的高程求出待定点上的高程值。（内插） 14、不规则镶嵌数据模型：用相互关联的不规则形状与边界的小面块集合来逼近不规则分布的地形表面 15、行程编码结构：对于一幅栅格图像，常常有行或列方向上相邻的若干点具有相同的属性代码，因而可采取某种方法压缩那些重复的记录内容，即只在各行或列数据的代码发生变化时依次记录该代码以及相同代码重复的个数，从而实现压缩 16、细节层次模型：对同一个区域或区域中的局部使用具有不同细节的描述方法得到的一组模型。 17、DEM元数据：描述DEM一般特征的数据，如名称、边界、测量单位、投影参数等。 18、数字高程模型的主要研究内容（1）地形数据采集，地形高程数据获取是数字高程的首要环节。地形高程数据的分布、密度和精度对数字高程模型的质量有着非常重要的影响，数据采样策略、高精度快速数据采样技术等一直是DEM数据采样的主要研究内容之一。（2）地形建模与内插，DEM是对地形表面的数字化表示，实际上是一种数学建模过程，如果需要该数学表面上其他位置处的高程值，可应用内插方法来进行处理。高度逼真、多尺度地形建模技术和快速高效的内插算法是数字高程模型永恒的主题。（3）数据组织与管理，DEM是按一定结构组织在一起的地形数据，数据结构的好坏直接影响DEM 对地形的重建精度。地形表面具有多尺度特征，多尺度地形的表达与组织是DEM面临的主要课题之一。（4）地形分析与地学应用，主要包括两个部分，即基本应用和地形分析应用，基本应用主要是在DEM上实现等高线地形图上的地形分析功能，如高程内插，坡度坡向计算，土方计算，地形结构识别等；地学分析应用与具体学科相联系，主要研究基于DEM的地学模型，地学过程模拟等内容。（5）DEM可视化，实现以多种方式如等高线，晕渲图，线框透视，动画等在不同层面上对地形进行表达，观察和浏览。（6）不确定性分析和表达，数字高程模型的精度对DEM的生产者和使用者都有重要的意义。DEM 精度研究包括DEM数据源精度、数据内插精度、数据模型精度、各种误差在DEM数据操作过程中的传播问题以及DEM数据生产中的质量控制策略等。

模型设计说明(参考)

园林照明模型设计制作说明静谧·溢彩广场学院生命科学学院专业园林制作单位园林085模型小组项目负责人邓继发指导教师杨和生制作日期2010年5月

目录 1.制作设计背景 (3) 2．设计依据 (3) 3．制作目标 (4) 4．制作原则 (4) 5．总设计思想 (4) 5.1 体现现代园林的风格 (4) 5.2 充分应用植物材料 (4) 5.3 园林照明 (4) 6．总体布局 (5) 6.1 时光之水——水帘 (5) 6.2 视觉广场——广场 (5) 6.3紫翠廊——花架 (5) 6.4花亭空透——欧式亭子 (5) 6.5雅馨楼——房子 (6) 6.6淡怡园——假山 (6) 6.7 拉模 (6) 6.8 园路 (6) 7．制作步骤 (7) 7.1 建筑小品 (7) 7.2 置石 (8) 7.3 园林植物 (8) 7.4 园林照明 (12) 7.5园路 (13) 7.6园林配景 (13) 8.植物配置 (14) 植物名录 (14) 附图 (16)

1.制作设计背景现代园林环境景观设计理论与传统造园理论和观代的居住区景观规划理论有着密切的联系，在造景手法上与传统的造景方法有明显的差异。观代的生活方式与生活节奏决定了在现代庭园造景与传统的造园的不同。园林模型设计制作是园林规划必不可少的一个方法，通过制作比实际缩小许多倍的模型来了解现代园林设计特点，通过建模可以提高学生对园林总体规划的空间立体想象能力和提高对园林各个组成要素之间关系的认识；还可以令学生逐步掌握园林模型设计制作的技能，以增强学生今后参与工程设计投标的竞争能力。同时，也能模拟植物配置熟悉各种园林景观植物的应用。还会培养学生的创新精神，激发思维。园林设计意在于优化环境，其中包括建筑小品，水景，植物配置，还有重要的照明，照明作为设计中必不可少的部分，现代优秀的作品自然少不了照明的精彩，只有出色的照明，才能让环境看起来是和谐和美丽的。在其中，不管是水景照明，水景照明，植物照明，建筑照明，山石照明，每一项都有其各自的特点和要求，相互配合得好能相得益彰，把园林点缀得多姿多彩。灯光模型已经被广泛应用了，现在的立体地图模型，建筑模型其中应用最为突出的就是大型楼盘模型。模型上的灯光效果表现了设计者的要求，模拟了实际环境中灯光效果，加强模型的表达效果。但是灯光模型并没有应用于开展园林照明设计研究和教学上。现在的模型和灯光的制作相当成熟，能模拟出真实的环境，就通过这点，便于研究灯光与园林要素的关系，和开展园林灯光设计的教学。 2．设计依据现代园林是一种全新的园林设计方式，随着时代的前进在进步，更加贴近新时代大部分人的新生活。与古典园林的拘谨不同，现代园林主张开放，热闹与宁静并存，尤其是在照明方面大有出入，不只是在水景、建筑、园路设计了照明，大多配置了植物照明。本次设计本着采用照明优化设计手段使建筑小品、植物、水景、园路特性表现出来，本次的照明材料是发光二极管。发光二极管的发展已经十分成熟，并且广泛应用于LED照明，指示灯和大型楼盘模型等。通过不同颜色的二极管将现代园林的特色表现的淋漓尽致，堪比姹紫嫣红。植物方面多是制作了常用的园林观赏植物，颜色搭配合理，形成现代园林独特的植物景观。建筑小品多是依据西方园林建筑小品制作，有现代的拉膜艺术，花架等，进一步体现了现代园林的主要特征。

概率论与数理统计公式定理全总结

第一章 P(A+B)=P(A)+P(B)- P(AB) 特别地，当A 、B 互斥时， P(A+B)=P(A)+P(B) 条件概率公式概率的乘法公式全概率公式：从原因计算结果 Bayes 公式：从结果找原因第二章二项分布（Bernoulli 分布）——X~B(n,p) 泊松分布——X~P(λ) 概率密度函数怎样计算概率均匀分布X~U(a,b) 指数分布X~Exp (θ) 分布函数对离散型随机变量对连续型随机变量分布函数与密度函数的重要关系：二元随机变量及其边缘分布分布规律的描述方法联合密度函数联合分布函数联合密度与边缘密度离散型随机变量的独立性连续型随机变量的独立性第三章数学期望离散型随机变量，数学期望定义连续型随机变量，数学期望定义 ● E(a)=a ，其中a 为常数 ● E(a+bX)=a+bE(X)，其中a 、b 为常数 ● E(X+Y)=E(X)+E(Y)，X 、Y 为任意随机变量随机变量g(X)的数学期望常用公式 ) () ()|(B P AB P B A P =)|()()(B A P B P AB P =) |()(A B P A P =∑ ==n k k k B A P B P A P 1)|()()(∑ ==n k k k i i k B A P B P B A P B P A B P 1 )|()()|()()|() ,...,1,0()1()(n k p p C k X P k n k k n =-==-，,...) 1,0(! )(== =-k e k k X P k ，λλ 1)(=? +∞ ∞ -dx x f )(b X a P ≤≤?=≤≤b a dx x f b X a P )()() 0(1 )(/≥= -x e x f x θ θ ∑≤==≤=x k k X P x X P x F ) ()()(? ∞ -=≤=x dt t f x X P x F )()()(? ∞ -=≤=x dt t f x X P x F )()()() ,(y x f ),(y x F 0 ),(≥y x f 1),(=?? +∞∞-+∞ ∞ -dxdy y x f 1),(0≤≤y x F },{),(y Y x X P y x F ≤≤=?+∞ ∞ -=dy y x f x f X ),()(?+∞ ∞ -=dx y x f y f Y ),()(} {}{},{j Y P i X P j Y i X P =====) ()(),(y f x f y x f Y X =∑+∞ -∞ =?= k k k P x X E )(? +∞ ∞ -?=dx x f x X E )()(∑ =k k k p x g X g E )())((∑∑=i j ij i p x X E )(dxdy y x xf X E ??=),()() (1 )(b x a a b x f ≤≤-= ) ()('x f x F =

GIS地理信息系统期末考试试题

北京大学1998～2006 外加一无年份北大遥感与GIS研究所某年《地理信息系统》期末考试试题一、概念题（5×8＝40） 1. 矢量结构 2. 栅格结构 3. Overlay 4. Buffer 5. DEM 6. 地图综合 7. 拓扑结构 8. OpenGIS 二、简答题（15×4＝60） 1. 简述地图投影的基本原理 2. 简述GIS工程中的文档种类及作用 3. 简述GIS栅格数据结构的三种组织方式 4. 简述GIS系统的软硬件构成北京大学1998年研究生入学考试试题一、名词解释（4×5） 1、空间分析函数 2、GPS 3、四叉数编码 4、信息系统 5、OpenGIS 二、简答题（4×10） 1、空间指标和空间关系量测的主要内容 2、矢量多边形面积的快速算法（要求附框图） 3、DEM、DTM的概念及其获取方法 4、由栅格数据向矢量数据的转换的方法。三、综合分析题（2×20） 1、地理信息系统的意义、特点与发展趋势 2、地理信息系统的信息源与输入方法北京大学1999年研究生入学考试试题一、名词解释（10×4） 1、数字地球 2、矢量结构 3、栅格数据 4、拓扑关系 5、缓冲区分析（buffer） 6、多边形覆盖分析（overlay） 7、数字高程模型（DEM） 8、三角法（TIN） 9、元数据（Metadata）10、高斯——克吕格投影二、简答题（5×8） 1、简述地理信息系统中主要有哪些空间分析方法。 2、简述地图投影的基本原理 3、简述栅格数据的数据组织方法 4、简述地理信息系统的主要软硬件组成 5、简述地理信息系统工程的三维结构体系三、论述题（20）试论GIS项目中文档管理的意义及文档的类型（主要有那些文档）？北京大学2000年研究生入学考试试题一、概念题（8×5） 1、国家信息基础设施 2、空间对象（实体） 3、拓扑结构 4、元数据（Metadata） 5、层次数据库模型 6、GIS互操作 7、四叉树编码 8、空间索引二、简述题（5×8） 1、简述栅格数据结构的三种数据组织方法 2、简述地理信息系统数据采集的方法及特点 3、简述高斯——克吕格投影的特点5、简述地理信息系统空间数据的误差来源三、论述题（20）试论网络GIS的技术特点及尚需解决的问题北京大学2001年研究生入学考试试题一、概念题（任选五题，5×4） 1、空间对象 2、拓扑空间关系 3、地理空间中栅格表达方法 4、四叉树编码 5、空间数据质量 6、缓冲区分析二、简述题（4×10） 1、地理信息系统的组成 2、矢量、栅格、DEM数据结构的优缺点分析 3、属性数据库的数据模型 4、空间数据的内插方法

(完整版)地理信息系统试题期末考试题目复习资料

地理信息系统试题一、名词解释 1.地理信息系统：是在计算机硬、软件系统支持下，对现实世界（资源与环境）的研究和变迁的各类空间数据及描述这些空间数据特性的属性进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。 2.操作尺度：对空间实体、现象的数据进行处理操作时应采用最佳尺度，不同操作尺度影响处理结果的可靠程度或准确度 3.地理网格：是指按一定的数学规则对地球表面进行划分而形成的网格。数据模型：对现实世界进行认知、简化和抽象表达，并将抽象结果组织成有用、能反映形式世界真实状况数据集的桥梁。 4.数据模型：对现实世界进行认知、简化和抽象表达，并将抽象结果组织成有用、能反映形式世界真实状况数据集的桥梁。 5.对象模型：将研究的整个地理空间看成一个空域，地理现象和空间实体作为独立的对象分布在该空域中。 6.地图数字化：根据现有纸质地图，通贯手扶跟踪或扫描矢量化地方法，生产出可在技术机上进行存储、处理和分析的数字化数据。 7. 拓扑关系：图形在保持连续状态下的变形但图形关系不变的性质。 8.空间数据结构：对空间逻辑数据模型描述的数据组织关系和编排方式。 9.影像金字塔结构：在同一的空间参照下，根据用户需要以不同分辨率进行存储与显示，形成分辨率由粗到细，数据量由小到大的金字塔结构。 10.空间索引：依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系按一定的顺序排列的一种数据结构。 11.空间数据查询：其属于空间数据库的范畴，一般定义为从空间数据库中找出所有满足属性约束条件和空间约束条件的地理对象。 12.空间分析：以地理事物的空间位置和形态特征为基础，异空间数据运算、空间数与属性数据的综合运算为特征，提取与产生新的空间信息的技术和过程。 13.栅格数据的追踪分析：对于特定的栅格数据系统，有某一个或多个起点，按照一定的追种法则进行追踪目标或者追踪的空间分析方法。 14.数字高程模型：是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟，高程数据通常采用绝对高程。 15.数字地形分析：是指在数字高程模型上进行地形属性计算和特征提取的数字信息处理技术。二、填空题 1、空间实体的四个基本特征：空间位置特征、属性特征、时间特征、空间关系特征。 2、地理空间数据的概念模型分为：对象模型、场模型、网络模型。 3、空间关系是指地理空间实体之间相互作用的关系。空间关系主要有头拓扑空间关系、顺序空间关系、度量空间关系。 4、栅格数据模型的一个优点是不同类型的空间数据层可以进行叠加操作，不需要进行复杂的几何计算。 5、矢量数据结构按其是否明确地表示地理实体空间关系分为：实体数据结构和拓扑数据结构两大类。 6、栅格数据结构的显著特点是：属性明显，定位隐含。 7、矢栅一体化结构的理论基础是：多级网格方法、三个基本约定、线性四叉树

模型设计说明

模型设计说明书——索膜结构展览会场模型名称：索膜结构展览会场指导老师：刘组长：张永贞组员：陈焌寅郭二强郭俊义陈胜杨兴虎姬瑞浩黄乔席守东米洋 10级土木工程1班

索膜结构是用高强度柔性薄膜材料经受其它材料的拉压作用而形成的稳定曲面，能承受一定外荷载的空间结构形式。其造型自由、轻巧、柔美，充满力量感，阻燃、制作简易、安装快捷、节能、易于、使用安全等优点，索膜结构时尚、优美和现代，往往能得到意想不到的建筑景观效果。索膜结构的出现为建筑师们提供了超出传统建筑模式以外的新选择，因而使它在世界各地受到广泛应用。近年来，随着建筑空间观念的日益深化以及科学手段的不断提高，“回归自然”、“沐浴自然之温馨”已是现代建筑环境学发展的主流。室内外的视线越来越模糊，出现了许多亦内亦外、相互渗透的不定空间，如：大厅装饰、天井、四季厅、动植物园、公园广场、观景台、舞台、体育场馆、体育看台、文化娱乐场所等。由于膜材的光透性，白天阳光可以透过膜材形成慢射光，使膜覆盖空间内达到和室外几乎一样的自然效果，因此索膜结构能创造出与自然环境相媲美的空间形式。一个城市的中心区反映一个城市的地理风貌和民族风情，同时，

也是一个城市文化发展程度的标志。而景观设计要求其具有广泛的可读性、雅俗共赏，既有超凡脱俗的艺术价值，又能使大众喜闻乐见与大众息息相通。索膜结构以其轻盈飘逸的造型、柔美并带有力量的曲线和大跨度和大空间的鲜明个性和标识性，应用于城市规划的设计中。索膜结构轻巧、别致的造型在大跨度结构的建设中担当了重要角色,除了满足防风雨、防日晒等基本功能外,并有较好的标识招揽效果,展现了人们个性化的一面。索膜结构展览会场的特点 1. 结构轻巧性：膜结构自重轻，耗量极低，对地震作用有良好适应性。 2. 造型多样性：柔性材料、自由空间曲面、不重复、多变化。 3. 耐用性：由于高强度的膜材出现，再加上张拉索的应用，使索膜结构展览会场抵御风雨的能力是其他结构不可比拟的。有的展览会场采用永久性膜材。特别是遇到剧烈的暴风雨天气，索膜结构建筑巍然不动，毫发不损。 4.艺术性：除了其他结构不可比拟的实用、耐用、遮风挡雨的功能外，索膜结构更是一座雕塑，一件艺术品，给人美的视觉享受。其柔美，其曲线，其刚柔并济，其丰富造型，其洁白无瑕，让人眼前一亮，回味悠长。 5. 经济性：索膜在工厂完成，现场作业少，可缩短工期70-80%节约施工经费。

概率论知识点总结及心得体会

概率论总结及心得体会 2008211208班 08211106号史永涛班内序号：01 目录一、前五章总结第一章随机事件和概率 (1) 第二章随机变量及其分布 (5) 第三章多维随机变量及其分布 (10) 第四章随机变量的数字特征 (13) 第五章极限定理 (18) 二、学习概率论这门课的心得体会 (20) 一、前五章总结第一章随机事件和概率第一节：1.、将一切具有下面三个特点：（1）可重复性（2）多结果性（3）不确定性的试验或观察称为随机试验，简称为试验，常用E表示。在一次试验中，可能出现也可能不出现的事情（结果）称为随机事件，简称为事件。

不可能事件：在试验中不可能出现的事情，记为Ф。必然事件：在试验中必然出现的事情，记为S或Ω。 2、我们把随机试验的每个基本结果称为样本点，记作e 或ω. 全体样本点的集合称为样本空间. 样本空间用S或Ω表示. 一个随机事件就是样本空间的一个子集。基本事件—单点集，复合事件—多点集一个随机事件发生，当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。事件间的关系及运算，就是集合间的关系和运算。 3、定义：事件的包含与相等若事件A发生必然导致事件B发生，则称B包含A，记为B?A 或A?B。若A?B且A?B则称事件A与事件B相等，记为A＝B。定义：和事件 “事件A与事件B至少有一个发生”是一事件，称此事件为事件 A与事件B的和事件。记为A∪B。用集合表示为: A∪B={e|e∈A，或e∈B}。定义：积事件称事件“事件A与事件B都发生”为A与B的积事件，记为A∩ B或AB，用集合表示为AB={e|e∈A且e∈B}。定义：差事件称“事件A发生而事件B不发生,这一事件为事件A与事件B的差事件,记为A－B,用集合表示为 A-B={e|e∈A，e?B} 。

数字高程模型教程期末总结

1、DEM概念:(1)狭义概念：DEM是区域地表面海拔高程的数字化表达。 (2)广义概念：DEM是地理空间中地理对象表面海拔高度的数字化表达。 (3)数学意义：DEM是定义在二维空间上的连续函数H=f(x,y) 2、数字高程模型的特点:精度恒定性，表达多样性，更新实时性，尺度综合性 3、DEM与DTM的区别：DEM以绝对高程或海拔表示的地形模型；DTM泛指地形表面自然、人文、社会景观模型 4、数字高程模型的系统结构与功能：数据采集，数据处理，应用三部分，DEM模型建立，DEM模型操作，DEM分析，DEM可视化，DEM应用。 5、DEM形成过程：1.通过采样点的建模和内插生成3.进行数据的组织与管理4.生成相应的地形坡面因子5.二维可视和三维可视6.不确定分析和表达(DEM精度) 6、DEM数据模型：认知角度基于对象的模型、基于网络的模型、基于场的模型表达角度矢量数据模型、镶嵌数据模型、组合数据模型 7、DEM数据结构：1、规则格网DEM数据结构 a. 简单矩阵结构 b. 行程编码结构 c. 块状编码结构 d. 四叉树数据结构 2、不规则三角网DEM数据结构 8、TIN数据结构：面结构，点结构，点面结构，边结构，边面结构 9、DEM数据源特征：（1）数据源：地形图 ?特点：现势性（经济发达地区往往不满足现势性要求）、存储介质、精度：比例尺、等高线密度、成图方式有关（2）数据源：航空、遥感影像现势性好：获取速度快、更新速度快、更新面积大（大范围DEM数据的最有价值来源）相对精度和绝对精度低的遥感影像：Landsat—MSS、TM传感器、SPOT 高分辨率遥感图像：1米分辨率的米QUICKBIRD （3）数据源：地面测量用途：公路铁路勘测设计、房屋建筑、场地平整、矿山、水利等对高程精度要求较高的工程项目缺点：工作量大，周期长、更新十分困难，费用较高（4）数据源：既有DEM数据覆盖全国范围的1:100万、1:25万、1:5万数字高程模型10、采样的布点原则： 1）沿等高线采样：地形复杂沿等高线跟踪的方式进行数据采集;在平坦的地区，则不宜沿等高线采样 2）规则格网采样:规定X和Y轴方向的间距来形成平面格网，量测这些格网点的高程。

概率论知识点总结

概率论知识点总结基本概念随机实验：将一切具有下面三个特点：（1）可重复性（2）多结果性（3）不确定性的试验或观察称为随机试验，简称为试验，常用 E 表示。随机事件：在一次试验中，可能出现也可能不出现的事情（结果）称为随机事件，简称为事件。不可能事件：在试验中不可能出现的事情，记为Ф。必然事件：在试验中必然出现的事情，记为Ω。样本点：随机试验的每个基本结果称为样本点，记作ω、样本空间：所有样本点组成的集合称为样本空间、样本空间用Ω表示、一个随机事件就是样本空间的一个子集。基本事件多点集一个随机事件发生，当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。事件的关系与运算（就是集合的关系和运算）包含关系：若事件A 发生必然导致事件B发生，则称B包含A，记为或。相等关系：若且，则称事件A与事件B相等，记为A＝B。事件的和：“事件A与事件B至少有一个发生”是一事件，称此事件为事件A与事件B的和事件。记为A∪B。事件的积：称事件“事件A与事件B都发生”为A与B的积事件，记为A∩ B或AB。事件的差：称事件“事件A发生而事件B不发生”为事件A 与事件B的差事件,记为 A－B。用交并补可以表示为。互斥事件：如果A，B两事件不能同时发生，即AB＝Φ，则称事件A与事件B是互不相容事件或互斥事件。互斥时可记为A＋B。对立事

件：称事件“A不发生”为事件A的对立事件（逆事件），记为。对立事件的性质：。事件运算律：设A，B，C为事件，则有（1）交换律：A∪B=B∪A，AB=BA（2）结合律： A∪(B∪C)=(A∪B)∪C=A∪B∪C A(BC)=(AB)C=ABC（3）分配律：A∪(B∩C)＝(A∪B)∩(A∪C) A(B∪C)＝(A∩B)∪(A∩C)= AB∪AC（4）对偶律（摩根律）：第二节事件的概率概率的公理化体系：（1）非负性： P(A)≥0；（2）规范性：P(Ω)＝1（3）可数可加性：两两不相容时概率的性质：（1）P(Φ)＝0（2）有限可加性：两两不相容时当AB=Φ时P(A∪B)＝P(A)＋P(B)（3）（4）P(A－B)＝P(A)－ P(AB)（5）P（A∪B）＝P(A)＋P(B)－P(AB)第三节古典概率模型 1、设试验E是古典概型, 其样本空间Ω由n个样本点组成,事件A由k个样本点组成、则定义事件A的概率为 2、几何概率：设事件A是Ω的某个区域，它的面积为 μ(A)，则向区域Ω上随机投掷一点，该点落在区域 A 的概率为假如样本空间Ω可用一线段，或空间中某个区域表示，则事件A 的概率仍可用上式确定，只不过把μ理解为长度或体积即可、第四节条件概率条件概率：在事件B发生的条件下，事件A发生的概率称为条件概率，记作 P(A|B)、乘法公式：P(AB)=P(B)P(A|B)＝P(A)P(B|A)全概率公式：设是一个完备事件组，则

数字摄影测量试卷

一、名词解释： 1 、影像匹配：【答】通过一定的匹配算法在两幅或多幅影像之间识别同名点，如二维影像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点； 2、金字塔影像：【答】对二维影像进行低通滤波，并逐渐增大采样间隔，形成的影像像素数依次减少的影像序列; 3、立体正射影像对：【答】由正射影像和通过该正射影像生成的立体匹配片两者组成的立体相对； 4、同名核线：【答】同一核面与左右影像相交形成的两条核线，其中核面指物方点与摄影基线所确定的平面； 5、立体透视图：【答】运用透视原理和一定的数学模型（共线方程）将物方具有三维信息的点转换到指定的平面上，并通过消影处理获得立体透视效果。二、简答题： 1、以图1所示数字高程模型矩形格网为例,请说明图1中所画等高线的跟踪过程.如果有特征线存在,应该如何处理? 2、地形特征线的处理：地形特征线是表示地貌形态、特征的重要结构线，在等高线绘制过程中必须考虑地形特征线以正确表示地貌形态，在跟踪等高线时应注意：（1）、若在某一条格网边上由地形特征线穿过，必须特征线与格网线的交点与相应的格网点内插等高线点，而不能直接用格网点内插等高线；（2）当等高线穿过山脊线（山谷线）时，还必须在山脊线（山谷线）上补插等高线点；（3）当等高线遇到断裂线或边界时，等高线必须断在断裂线或边界线

上； 1、图2是一幅SPOT影像，当影像的外方位元素和DEM已知时，如何制作正射影像，请说明其原理过程，并指出与框幅式的航空影像制作正射影像算法的相同和不同之处。对于SPOT影像，当外方位元素和DEM已知识，可采用直接法和间接法结合的方法制作正射影像：由于SPOT影像是线阵扫描式影像，每一条影像的外方位元素都不同，在采用正解法或反解法制作正射影像时都存在迭代求解的过程，框幅式航空影像是点投影式影像，整幅影像的外方位元素唯一，制作正射影像采用反解法时无需迭代；另一方面SPOT影像可采用多项式纠正的方法来制作正射影像，而多项式纠正法则不适合于框幅式航空影像制作正射影像；两者在制作正射影像时都存在通过原始影像内插、重采样来获得每一个地面元所对应的影像坐标及其灰度值，以构成正射影像的过程； 3.“相关系数最大”影像匹配、基于物方的VLL法影像匹配和最小二乘法影像匹配的相同点及差别是什么？ “相关系数最大”影像匹配是指在左影像上以目标点为中心选取一定大小的区域作为目标区，将右片同名点可能存在的区域作为搜索区，比较目标窗口和搜索区内同大小窗口的灰度相关系数，将相关系数最大所对应的窗口的中心作为同名点。基于物方的VLL法影像匹配是在待定点的地面平面坐标已知的情况下，通过共线方程和合理的高程设定值，解算其相应的像点坐标，通过比较不同高程所对应的像点的相关测度，取最大测度处的像点作为同名点，相应的高程作为物点的高程；最小二乘法影像匹配是指顾及影像的几何和辐射畸变并引入相应的变形蚕参数，同时按最小二乘的原则解求这些参数，将相关系数最大处的左片目标窗口采用坐标梯度加权平均作为目标点，右片同名点的位置由求得的几何参数计算而得；由上可知三种匹配算法的相同点：都是基于灰度的影像匹配，都用到了相关系数最大作为匹配的测度; 不同点：“相关系数最大”影像匹配是基于像方的，通过选定目标区窗口与搜索区中相应大小的窗口中相关系数系数最大的窗口中心点作为同名点，匹配精度与窗口大小、影像信噪比有关； “基于物方的VLL法”影像匹配是基于物方的，而且能直接确定物方点的空间三维坐标，将不同高程处所对应左右影像中的像点作为可能的匹配点，取相关系数最大处作为同名像点，同时也获得了物点的高程信息，匹配精度与步距dz、影像信噪比、匹配窗口大小有关； “最小二乘法”影像匹配是基于像方的，考虑了几何畸变、辐射畸变等系统误差，可灵活引入了各种参数和约束条件，匹配精度较高，可达子像素级，匹配点的位置左片通过窗口梯度加权平均而求得，右片由求得的几何参数计算而得，匹配精度与信噪比、影像的纹理结构有关。 1、什么是特征匹配？它与基于灰度的影像匹配有什么不同？结合课间编程实习内容，请说明实现自动相对定向的方法原理和关键技术【答】特征匹配是指通过分别提取左右片影像或多张影像的特征（点、线、面等

数字高程模型期末考试题

1.什么是DEM，DEM的特点 DEM定义：简单来讲，DEM是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟，或者说是地形表面形态的数字化表示。 ①从狭义角度定义：DEM是区域地表面海拔的数字化表达。 ②从广义角度定义：DEM四地理空间中地理对象表面海拔的数字化表达。 ③数字定义：区域的采样点或内插点按某种规则连接成的面片的集合。 DEM特点： ①精度的恒定性DEM采用数字媒介，从而能保持原有精度，另外通过DEM进行生产，输出图件的精度可得到控制。 ②表达的多样性可产生多种比例尺的地形图、剖面图、立体图、明暗等高线图；通过纹理映射、与遥感影像数据叠加，还可逼真的再现三维地形景观。 ③更新的实时性DEM由于是数字的，增加或修改的信息只在局部进行，并且由计算机自动完成，可保证地图信息的实时性。 ④尺度的综合性较大比例尺、较高分辨率的DEM自动覆盖较小比例尺、较低分辨率的DEM所包含的内容。 2.DEM研究内容 ①地形数据采样 ②地形建模与内插 ③数据组织与管理 ④地形分析与地学应用 ⑤DEM可视化 ⑥不确定性分析和表达 3.格网DEM结构特点和数据组织形式 ①基本数据结构数据头——定义DEM西南角起点坐标、坐标类型、格网间距、行列数、最底高程以及高程方法系数等内容数据体——按行或列分布记录的高程数字阵列 ②数据压缩：二进制存储高程放大系数、高程平移系数数字图象压缩算法 ③DEM金字塔

4.DEM组成部分，简述每部分的内容。 ①DEM建立地形高程数据通过地形图数字化、影像数据、野外（地面测量）等方式获取。实现地形表面的重建，主要的地形表达有三类：数学描述、图形表达、图像表达。 ②DEM操作：DEM操作内容包括编辑处理、滤波、合并、拼接、叠加以及不同格式DEM 之间的相互转换。 ③DEM分析：基本地形信息主要包括坡度、坡向、地表粗糙度、地形起伏度、剖面曲率、平面曲率等地形描述因子；复杂地形分析包括可视区域分析、地形特征提取、水系特征分析等。 ④DEM可视化从内容上讲，DEM可视化包括二维和三维地形可视化。从技术角度，地形可视化有静态可视化和交互是动态可视化两种。 ⑤DEM应用高程内插、拟合曲面内插、剖面线计算、等高线内插、可视区域分析、面积体积计算、坡度坡向曲率计算、晕渲图 5.对比分析格网DEM和TIN优缺点规则格网DEM 不规则三角网TIN 优点：简单的数据存储结构与遥感影像数据的相合性良好的表面分析功能优点：较少的点可获取较高的精度可变分辨率良好的拓扑结构缺点：计算效率较低数据同于格网结构规则缺点：表面分析能力较差构建比较费时算法设计比较复杂

数字高程期末作业

简述数字高程模型一、数字高程模型定义数字高程模型是将二维地理空间上具有连续变化特征地理现象通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟。二、数字高程模型的研究内容数字高程模型研究内容包括地形数据采样、地形建模与内插、数据组织与管理、地形分析与地学应用、DEM可视化、不确定性分析和表达。 2.1数据组织与管理 DEM是按一定结构组织在一起的地形数据，数据结构的好坏直接涉及DEM对地形的重建精度。对于大规模的地形数据，需要通过数据库进行管理，数据库管理技术和空间索引技术是高效的数据查询、数据浏览、无缝漫游等的技术保证。 2.1.1DEM数据模型空间数据模型是空间数据组织和空间数据库设计的基础。数字高程模型主要刻画具有连续变化的空间对象，属于基于场的镶嵌数据模型。镶嵌数据模型按照网格形状可分为规则镶嵌数据模型和不规则镶嵌数据模型。所谓规则镶嵌数据模型，就是用规则的小面块集合来逼近不规则分布的地形曲面。构造规则镶嵌模型的方法是：用数学手段将研究区域进行网格划分，把连续的地理空间离散为互不覆盖的网格，然后对网格单元附加相应的属性信息。不规则镶嵌数据模型是指用来进行镶嵌的小面块具有不规则的形状和边界。在DEM中，基于三

角形的不规则镶嵌模型又称为不规则三角网，TIN是DEM的主要表达形式。TIN与规则格网DEM显著不同之处在于TIN模型不需要维护模型的结构规则性，不但能灵活地随地形的复杂程度而改变格网单元大小，避免平坦地形的数据冗余，而且又能按地形特征点线如山脊点、山谷线、等表示地形特征。 2.1.2 DEM数据结构规则格网DEM数据结构为简单矩阵结构、行程编码结构、块状编码结构、四叉树数据结构。与网格DEM的规则数据阵列相比，不规则三角网DEM的数据结构要复杂得多。由于三角形的不规则型，三角形定义及其与相邻三角形的关系要显式地表达出来，这种结构需要两个文件：三角形顶点坐标文件和组成三角形三顶点文件。但是，上述这种结构简单但拓扑关系是隐含的，不利于TIN模型的检索与应用。因此围绕着拓扑关系的描述产生了多种TIN的数据结构：TIN的面结构、TIN的点结构、TIN的点面结构、TIN的边结构、TIN的边面结构。不同TIN结构的对比如表1。表1 TIN结构的对比

建筑模型的基本介绍定稿版

建筑模型的基本介绍 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】

建筑模型的基本介绍建筑模型（拼音:jian zhu mo xing 英语: architectural model）是建筑设计及都市规划方案中，不可缺少的审查项目。它以其特有的形象性表现出设计方案之空间效果。因此，在国内外建筑、规划或展览等许多部门模型制作，已成为一门独立的学科。建筑及环境艺术模型介于平面图纸与实际立体空间之间，它把两者有机的联系在一起，是一种三维的立体模式，建筑模型有助于设计创作的推敲，可以直观地体现设计意图，弥补图纸在表现上的局限性（见建筑制图）。它既是设计师设计过程的一部分，同时也属于设计的一种表现形式，被广泛应用于城市建设、房地产开发、商品房销售、设计投标与招商合作等方面。基本特征：使用易于加工的材料依照建筑设计图样或设计构想，按缩小的比例制成的样品。建筑模型是在建筑设计中用以表现建筑物或建筑群的面貌和空间关系的一种手段。对于技术先进、功能复杂、艺术造型富于变化的现代建筑，尤其需要用模型进行设计创作。在初步设计即方案设计阶段的称工作模型，制作可简略些，以便加工和拆卸。材料可用油泥、硬纸板和塑料等。在完成初步设计后，可以制作较精致的模型──展示模型，供审定设计方案之用。展示模型不仅要求表现建筑物接近真实的比例、造型、色彩、质感和规划的环境，还可揭示重点建筑房间的内部空间、室内陈设和结构、构造等。展示模型一般用木板、胶合板、塑料板、有机玻璃和金属薄板等材料制成。模型的制作务求达到表现设计创作的立意和构思。建筑模型分类：

数字高程模型

+第一章绪论数字地形图：在测绘领域，地形图是一个专有名词。国内的地形图（国外的不了解）一般特指那些特定比例尺系列、有着固定分幅范围的、全面表达地表面的地形、地物特征的地图。其内容特点是全面、均衡、不突出表达某种要素。一般包括：测量控制点、居民地、水系、交通、管线、地貌、植被等内容。数字地形图的历史形态是模拟地形图，一般是纸质的。数字高程模型(DEM)：地形图上的地貌是用等高线、高程点、陡坎、陡崖等表达的。等高线和高程点，外加陡坎、陡崖及其比高构成了一种“高程模型”。通过对他们的判读，可以得到对地表高程的总体印象，是对实际地貌的一种模拟。数字地形图上的等高线和高程点是数字高程模型的一种。不规则三角网、规则格网都可以是数字高程模型，其核心特点是都可以对地表高程信息进行完整的模拟。数字地面(地形)模型(DTM)：地形是“地表形态”或“地貌形态”的简称。地形可以用高程来描述，也可以用坡度、坡向等信息来描述。数字地形模型包括数字高程模型、数字坡度模型、数字坡向模型等。数字表面模型(DSM)：DEM必须是高程信息，是对地形和地貌的模拟，DSM可以是地物表面的模拟，包括植被表面、房屋的表面，对DSM进行加工，去掉房屋、植被等信息，可以形成DEM。模型（Model）:用来表现其它事物的一个对象或概念，是按比例缩减并转变为能够理解的事物本体。模型可用来表示系统或现象的最初状态，或表现某些假定或预测的情形。三个层次：概念模型----基于个人的经验与知识在大脑中形成的关于状况或对象的模型。物质模型----模拟的模型。如沙盘，塑料地形模型。数学模型----基于数字系统的定量模型。用数学的语言、方法去近似地刻划实际，是由数字、字母或其它数学符号组成的，描述现实对象数量规律的数学公式、图形或算法。 ?（1）按照模型的应用领域（或所属学科）如人口模型，生物模型，生态模型，交通模型，作战模型等。 ?（2）按照建立模型的数学方法（或所属数学分支）如初等模型，微分方程模型、网络模型、运筹模型、随机模型等。 ?（3）按照模型的表现特征又有几种分法：静态模型和动态模型：取决于是否考虑时间因素引起的变化解析模型和数值模型：取决于是用数学理论和定律去推导和演绎数学模型的解还是用数值法求解。离散模型和连续模型：取决于变量是离散的还是连续的。确定性模型和随机性模型：取决于变量是确定的还是随机的。 ?（4）按照建模的目的分如描述模型、分析模型、预测模型、决策模型、控制模型等

需求预测方法及模型总结

数字高程模型(DEM)的构建及其在城市规划中的应用

数字高程模型期末整理复习资料

数字高程模型

最新武汉大学摄影测量期末试卷及答案(-)

模型设计说明(参考)

概率论与数理统计公式定理全总结

GIS地理信息系统期末考试试题

(完整版)地理信息系统试题期末考试题目复习资料

模型设计说明

概率论知识点总结及心得体会

数字高程模型教程期末总结

概率论知识点总结

数字摄影测量试卷

数字高程模型期末考试题

数字高程期末作业

建筑模型的基本介绍定稿版

数字高程模型