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不动产登记权籍数据整合关键技术应用研究——以广州市黄埔区为例
1
作者
周鸿芸
李燕勇
《测绘技术装备》
2022年第2期92-95,共4页
以广州市黄埔区为例,参照该区不动产权籍数据的实际情况,就该区不动产登记数据的整合目标、流程和内容,以及所应用的大数据技术、基于任务协同的数据整合技术、“先房产后土地”的数据集中整合技术、免切图实时更新技术等4项关键技术进...
以广州市黄埔区为例,参照该区不动产权籍数据的实际情况,就该区不动产登记数据的整合目标、流程和内容,以及所应用的大数据技术、基于任务协同的数据整合技术、“先房产后土地”的数据集中整合技术、免切图实时更新技术等4项关键技术进行了详细论述,总结出一套适合当地实情的不动产登记权籍数据整合技术流程,以期对其他地区不动产登记权籍数据整合工作提供借鉴。
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关键词
不动产
统一登记
权籍数据
整合
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职称材料
不动产登记中的压盖问题及处理——以广州市为例
被引量：
1
2
作者
陈晓明
朱高峰
《测绘与空间地理信息》
2022年第5期203-205,共3页
通过经验总结以及实证研究的方法,分析了信息化管理背景下不动产权属争议问题的调处方式,以期为当前不动产登记信息化管理实务提供参考。结果表明,当前不动产登记信息化管理中权属争议的主要表现形式为“压盖”,压盖问题的处理是新时期...
通过经验总结以及实证研究的方法,分析了信息化管理背景下不动产权属争议问题的调处方式,以期为当前不动产登记信息化管理实务提供参考。结果表明,当前不动产登记信息化管理中权属争议的主要表现形式为“压盖”,压盖问题的处理是新时期不动产登记工作中权属争议问题调处的核心。其次,压盖指代的权属争议问题是否真实存在具有不确定性,仍然需要依靠人力进行判定。当前压盖问题处理机制尚不成熟,研究从责任机构、处理流程、协调方式等方面分析了当前压盖问题处理机制的不足并提出了相应的对策和建议。
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关键词
不动产登记
信息化
压盖
权属争议
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职称材料
基于LMD-Elman神经网络模型的建筑物沉降预测
被引量：
1
3
作者
周鸿芸
《北京测绘》
2022年第6期811-815,共5页
为提高建筑物沉降变形预测精度,准确掌握建筑物变形趋势,发挥局部均值分解(LMD)算法与Elman神经网络模型在数据处理、数据预测中的优势,提出一种新的LMD-Elman神经网络模型。该组合预测模型有效实现建筑物沉降预测的流程为:①通过LMD方...
为提高建筑物沉降变形预测精度,准确掌握建筑物变形趋势,发挥局部均值分解(LMD)算法与Elman神经网络模型在数据处理、数据预测中的优势,提出一种新的LMD-Elman神经网络模型。该组合预测模型有效实现建筑物沉降预测的流程为:①通过LMD方法将沉降序列分解为若干的不同尺度具有物理意义的乘积函数;②发挥Elman神经网络模型在数据预测中的优势,针对不同分量建立预测模型得到各分量预测值;③将各分量预测值重构得到最终预测结果。将组合预测模型应用于实测建筑物沉降数据预测中,结果表明,相较于GM(1.1)模型与单一的Elman神经网络模型,本文提出组合预测模型预测结果与实际监测值具有较高的一致性,预测精度更高。该组合预测模型能够充分发掘建筑物沉降数据本身所蕴含的物理机制与物理规律,提高了建筑物沉降变形的预测精度。
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关键词
局部均值分解
Elman神经网络模型
组合模型
沉降预测
GM(1.1)模型
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职称材料
基于RBF神经网络组合模型的GNSS高程拟合
被引量：
3
4
作者
李林晓
周鸿芸
《测绘标准化》
2022年第2期37-41,共5页
针对传统神经网络模型在GNSS高程拟合时存在的拟合精度不高、拟合方法模型单一及拟合结果受参数因子选取影响大等问题,提出一种改进的RBF神经网络组合模型,并使用不同地形数据对BP神经网络模型、RBF神经网络模型和改进RBF神经网络组合...
针对传统神经网络模型在GNSS高程拟合时存在的拟合精度不高、拟合方法模型单一及拟合结果受参数因子选取影响大等问题,提出一种改进的RBF神经网络组合模型,并使用不同地形数据对BP神经网络模型、RBF神经网络模型和改进RBF神经网络组合模型进行试验,采用拟合残差与外符合精度对3种模型的性能进行评估。结果表明,改进RBF神经网络组合模型可实现RBF神经网络模型中关键参数的优化选取,其拟合精度比BP神经网络模型和RBF神经网络模型的拟合精度更高,更适用于实际工程实践。
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关键词
GNSS
高程拟合
BP神经网络模型
粒子群优化算法
RBF神经网络模型
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职称材料
题名
不动产登记权籍数据整合关键技术应用研究——以广州市黄埔区为例
1
作者
周鸿芸
李燕勇
机构
广州市黄埔区不动产登记中心
广州市
城市规划勘测设计研究院
出处
《测绘技术装备》
2022年第2期92-95,共4页
文摘
以广州市黄埔区为例,参照该区不动产权籍数据的实际情况,就该区不动产登记数据的整合目标、流程和内容,以及所应用的大数据技术、基于任务协同的数据整合技术、“先房产后土地”的数据集中整合技术、免切图实时更新技术等4项关键技术进行了详细论述,总结出一套适合当地实情的不动产登记权籍数据整合技术流程,以期对其他地区不动产登记权籍数据整合工作提供借鉴。
关键词
不动产
统一登记
权籍数据
整合
Keywords
real estate
unified registration
ownership data
integration
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
不动产登记中的压盖问题及处理——以广州市为例
被引量：
1
2
作者
陈晓明
朱高峰
机构
广州市黄埔区不动产登记中心
广州市
城市规划勘测设计研究院
出处
《测绘与空间地理信息》
2022年第5期203-205,共3页
文摘
通过经验总结以及实证研究的方法,分析了信息化管理背景下不动产权属争议问题的调处方式,以期为当前不动产登记信息化管理实务提供参考。结果表明,当前不动产登记信息化管理中权属争议的主要表现形式为“压盖”,压盖问题的处理是新时期不动产登记工作中权属争议问题调处的核心。其次,压盖指代的权属争议问题是否真实存在具有不确定性,仍然需要依靠人力进行判定。当前压盖问题处理机制尚不成熟,研究从责任机构、处理流程、协调方式等方面分析了当前压盖问题处理机制的不足并提出了相应的对策和建议。
关键词
不动产登记
信息化
压盖
权属争议
Keywords
real estate registration
informatization
overlaying
the ownership conflict
分类号
P271 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
基于LMD-Elman神经网络模型的建筑物沉降预测
被引量：
1
3
作者
周鸿芸
机构
广州市黄埔区不动产登记中心
出处
《北京测绘》
2022年第6期811-815,共5页
文摘
为提高建筑物沉降变形预测精度,准确掌握建筑物变形趋势,发挥局部均值分解(LMD)算法与Elman神经网络模型在数据处理、数据预测中的优势,提出一种新的LMD-Elman神经网络模型。该组合预测模型有效实现建筑物沉降预测的流程为:①通过LMD方法将沉降序列分解为若干的不同尺度具有物理意义的乘积函数;②发挥Elman神经网络模型在数据预测中的优势,针对不同分量建立预测模型得到各分量预测值;③将各分量预测值重构得到最终预测结果。将组合预测模型应用于实测建筑物沉降数据预测中,结果表明,相较于GM(1.1)模型与单一的Elman神经网络模型,本文提出组合预测模型预测结果与实际监测值具有较高的一致性,预测精度更高。该组合预测模型能够充分发掘建筑物沉降数据本身所蕴含的物理机制与物理规律,提高了建筑物沉降变形的预测精度。
关键词
局部均值分解
Elman神经网络模型
组合模型
沉降预测
GM(1.1)模型
Keywords
local mean decomposition
Elman neural network model
combination model
settlement prediction
GM(1.1)model
分类号
P258 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
基于RBF神经网络组合模型的GNSS高程拟合
被引量：
3
4
作者
李林晓
周鸿芸
机构
广东省测绘技术公司
广州市黄埔区不动产登记中心
出处
《测绘标准化》
2022年第2期37-41,共5页
文摘
针对传统神经网络模型在GNSS高程拟合时存在的拟合精度不高、拟合方法模型单一及拟合结果受参数因子选取影响大等问题,提出一种改进的RBF神经网络组合模型,并使用不同地形数据对BP神经网络模型、RBF神经网络模型和改进RBF神经网络组合模型进行试验,采用拟合残差与外符合精度对3种模型的性能进行评估。结果表明,改进RBF神经网络组合模型可实现RBF神经网络模型中关键参数的优化选取,其拟合精度比BP神经网络模型和RBF神经网络模型的拟合精度更高,更适用于实际工程实践。
关键词
GNSS
高程拟合
BP神经网络模型
粒子群优化算法
RBF神经网络模型
Keywords
GNSS
Elevation Fitting
BP Neural Network Model
PSO
RBF Neural Network Model
分类号
P228.4 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不动产登记权籍数据整合关键技术应用研究——以广州市黄埔区为例
周鸿芸
李燕勇
《测绘技术装备》
2022
0
下载PDF
职称材料
2
不动产登记中的压盖问题及处理——以广州市为例
陈晓明
朱高峰
《测绘与空间地理信息》
2022
1
下载PDF
职称材料
3
基于LMD-Elman神经网络模型的建筑物沉降预测
周鸿芸
《北京测绘》
2022
1
下载PDF
职称材料
4
基于RBF神经网络组合模型的GNSS高程拟合
李林晓
周鸿芸
《测绘标准化》
2022
3
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职称材料
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