基于支持向量机-小波神经网络的PM_(2.5)预测模型

近年来我国多地区雾霾天气频发,针对PM_(2.5)浓度变化的非线性、时变性等特点,建立了基于支持向量机-小波神经网络(SVM-WNN)的组合预测模型。采用网格搜索算法对SVM的参数进行优化,利用优化后的模型进行初始预测,并结合WNN强大的非线性拟合能力的特点对其预测残差进行修正。以石家庄市每小时监测的PM_(2.5)浓度数据为样本建立模型并进行预测,结果表明,组合模型预测的平均相对误差为7. 2%。对比单一模型,组合模型的预测的效果更好,这也为短时PM_(2.5)浓度预测提供一个新的方法。     

基于3S技术的矿产资源开发景观格局动态变化研究——以木里县梭罗沟金矿改扩建工程为例

本文在阐述3S技术特点的基础上,以四川省木里县梭罗沟金矿改扩建工程所在地的梭罗沟和如米沟为研究区,介绍了3S技术在景观格局信息提取的技术要求、数据收集和工作流程,并对研究区景观格局的提取结果进行了动态变化预测与分析。实例研究证明,3S技术是景观生态学研究的重要技术工具,应用3S技术开展矿产资源开发景观格局动态评价,可以准确、快速地提取景观格局的主要特征指标,掌握景观格局现状、预测其动态变化特征、揭示其变化规律,满足区域景观格局研究的要求。本研究方法适用于生态类建设项目或区域开发规划的景观格局中短期动态预测研究,不宜用于景观格局长期的动态预测。     

中国入境旅游市场的多元回归预测

为了准确预测我国入境旅客的规模,收集了1978～2003年中国入境游客量的值,运用多元回归分析的方法,并借助SPSS软件,对我国入境游客的规模进行了预测,建立了以预测年前3年的入境游客量为自变量的多元回归方程:X(t)=251.067 0.178(t-3)-0.441X(t-2) 1.286X(t-1).与传统预测的时间序列等方法比较,该方法模拟、预测精度更高,更符合入境游客量的变化规模,同时可通过增加每年的实际值,动态更新方程,使之更能反映游客量的变化.     

车辆排气噪声品质的支持向量回归预测

通过比较法测试得到38种车辆噪声的满意度评价,考察并选取五个参数作为描述车辆排气噪声声音品质的客观心理声学参数,应用支持向量回归机建立了客观心理声学参量与车辆噪声声音品质之间的预测模型,对排气噪声的满意度进行了预测,在相同的训练与测试样本集下,与多元线性回归模型预测结果进行了对比。结果表明,支持向量回归的预测值更接近实验值,平均绝对百分误差(3.12%)和均方根误差(0.65)都比多元线性回归(8.83%)和(1.99)的都小,相关系数高达0.99,预测精度更高,误差在8%范围以内,能更好反应客观参数与主观满意度间的非线性关系,是一种预测车辆噪声声音品质的有效方法。     

湖泊水面温度遥感定量反演研究综述

湖泊水面温度与藻类生长密切相关,通过获取水体表层温度信息来监测湖泊水面温度时空动态变化,对于蓝藻水华预警监控具有重要意义。湖泊水面温度遥感定量反演的理论方法与反演地表、海洋表面温度基本相同。本文在介绍遥感反演地表温度原理的基础上,总结了国内外基于热红外波段反演水体表面温度的单窗算法、劈窗算法、多通道算法等几种常用方法,重点分析了各算法的优缺点和反演的主要难点,并对今后在内陆水体藻华预测顸警等方面的应用趋势进行了展望。     

利用数据挖掘方法探索流域尺度气象干旱预报的研究

基于提高流域尺度的区域中长期气象干旱预报的准确度的考虑,采用支持向量机(SVM)和数据处理组合方法(GMDH)两种数据挖掘方法来识别时空气象相关性,并对这两种数据挖掘方法用于预测流域尺度的气象干旱预报性能进行对比。采用标准化降水指数(SPI)作为气象干旱严重度指数。采用颗粒群优化方法 (PSO)对两种数据挖掘方法GMDH和SVM模型进行优化。通过仿真实验表明,GMDH模型具有更好的预测稳定性,而SVM模型具有更好的预测准确度。     

基于3S技术的新疆金山金矿开发景观格局动态变化研究

在阐述3S技术特点的基础上,以新疆金山金矿项目研究区为例,介绍了3S技术在景观格局信息提取的技术要求、数据收集和工作流程,并对研究区景观格局的提取结果进行了动态变化预测与分析.实例研究证明,3S技术是景观生态学研究的重要技术工具,应用3S技术开展景观格局动态评价,可以准确、快速地提取景观格局的主要特征指标,掌握景观格局现状、预测其动态变化特征、揭示其变化规律,满足区域景观格局研究的要求.     

神经网络方法在地表高程预测中的应用研究

从地表高程预测的研究现状出发,基于Matlab神经网络工具箱构建了广义回归神经网络(GRNN),建立了能够预测地表高程的神经网络预测模型,并与反距离加权法(IDW)的预测结果进行了比较分析。结果表明,GRNN方法计算简单,在相同的样本数据条件下,GRNN的预测精度较高,表明神经网络方法在地表高程预测中的应用是可行的。     

基于CNN算法的地下水位动态变化特征识别方法研究

为解决地下水位特征识别中存在的识别效果较差的问题，提出基于CNN算法的地下水位动态变化特征识别方法。首先分析地质结构与水化学特性，获取地下水储存层与水的种类；其次计算地下水位关联维度，从初始时间序列内挑选时间延迟；再次根据圆形颜色确定识别的地下水位图像，将图像转换成YCrCb色彩空间格式，并通过二值化转换挑选自适应色调阈值，最后借助CNN卷积架构将地下水位图像进行分层，通过CNN判据的两次确定，实现地下水位动态变化特征的识别。实验证明：所提方法在正常时刻和地震纵波影响下采集到的水位特征较为一致，且能够量化识别结果，一天内其监测水位最大误差仅为0.07m,具有较好的监测性能，有效提高地下水治理效果，值得推广应用。     

基于地理信息平台的传统村落数字化保护研究

中国传统村落正面临日渐衰落的困境,地理信息技术的发展为传统村落数字化保护提供了有力的技术支撑。依托地理信息技术,建立传统村落数字化平台。结果表明：(1)自下而上的构建了基础设施层、数据资源层、平台服务层、智慧应用层、表现层等多层次的体系结构。(2)通过对数据进行采集、处理、入库等程序,建立了传统村落地理数据库,为平台建设提供数据支撑。(3)设计了地理数据管理、地理信息服务、用户管理和门户网站等功能子系统及若干模块,提出了数字文化与传承、数字旅游与发展以及数字规划与保护等多角度的应用方向。     

环境预测和环境预测方法(二)

在“知识窗”栏目中,刊登了徐庆华同志的《环境预测和环境预测方法(之二)》,文章以清晰,明晓的语言,深入浅出地介绍了环境预测及预测方法方面的知识。     

济南市耕地变化与社会经济的相关分析

利用济南市1978年以来的统计资料,分析了济南市耕地与社会经济的动态变化过程,建立了耕地变化与社会经济的定量相关模型,预测了济南市的耕地将保持缓慢减少的趋势,建议采取有效的耕地保护措施,利用政策驱动来控制耕地减少,实现耕地总量的动态平衡.     

中国东北国有林区林业生态安全动态变化研究——生态与产业共生视角

基于生态和产业共生理论,应用林业Lotka-Volterra共生模型和算法对我国东北部内蒙古、黑龙江、吉林3个国有林区1993—2014年的林业生态安全动态变化进行测度研究。通过森林生态和林业产业间的共生度指数S(k)的大小、森林生态受力指数SE(k)和林业产业受力指数SI(k)的正负号对内蒙古、黑龙江、吉林3个省区22年来的林业生态安全情况进行动态分析。结果显示:三个省区从2000年天然保护林一期工程实施开始,经过几年的红色或橙色等预警交替出现的状态,到了2008年以后基本上都开始出现健康级绿色安全状态。通过这三个省区的动态变化趋势可见,我国实施的天然林保护工程对国有林区林业生态的恢复起到了重要的作用。     

基于IHS和PCA的CBERS与TM数据融合研究

以安徽省淮北市主城区为主要研究区域,采用2000年9月14日TM图像和2007年4月8日中巴资源卫星(CBERS-02)CCD数据作为数据源,主城区TM图像大小为239×338,CBERS图像大小为367×519.对两期遥感图像进行图像配准和去噪处理,运用IHS变换法和PCA变换法对TM图像和CBERS全色波段图像进行融合,并对融合结果进行了评价.     

城市发展与水环境污染的研究

本文研究了城市发展与水环境污染的关系。运用灰色关联分析表明,对水污染排放的影响程度大小依次为:人口密度(γ1=0.4456)工业发展(γ3=0.3498)环保投入(γ2=0.2656)。通过弹性系数预测法分析了上海废水排放与人均GDP的发展趋势。     

机场飞机噪声的预测研究

本文以机场飞机噪声为研究对象,采用国际民航组织推荐使用的计权等效连续感觉噪声级(LWECPN)为评价量,以广汉机场为例,通过定量分析,利用MATLAB拟合出机场周围各监测点飞机噪声与跑道中心线对数距离的线性方程,然后将该方程用于对未知监测点的LWECPN预测,并与实测数据对比检验其准确度。结果表明,采用该线性拟合预测方法所得到的未知监测点的噪声预测值与实测值较为接近,两者的相对误差保持在1.0%到2.0%之间,预测准确度较好。值得一提的是,该方法操作相对简便,可以达到快速预测机场周边噪声敏感点LWECPN的目的,为今后飞机噪声的预测研究提出一种新的预测方法,具有一定的实际意义。     

基于ISSA-PID试验箱温度控制算法的研究

为了提高试验箱温度控制系统的精准度,缩短系统调节时间,提出了一种基于改进的麻雀搜索算法优化PID控制参数的方法（ISSA-PID）。利用PWLCM混沌映射初始化麻雀种群,丰富麻雀种群的多样性,采用Levy飞行策略改进了SSA算法种群中发现者和警戒者的位置更新方程,避免算法陷入局部最优,建立了试验箱加热温度控制系统的数学模型,利用改进的麻雀搜索算法（ISSA）优化了其模型PID控制参数。分别采用试凑法、麻雀搜索算法和ISSA算法对试验箱加热温度控制系统的PID控制参数进行了优化并对其仿真分析。仿真结果表明,ISSA算法使得控制系统超调量减少了18.9%,系统调节时间减少了704s,并利用PLC、触摸屏和试验箱搭建的实验装置开展实际实验测试。通过仿真和实验表明,ISSA算法对PID控制参数的优化效果更佳,且验证了ISSA算法优化PID控制参数在试验箱中应用的可行性。     

气田采出水回注环境风险控制措施探讨

气田采出水的水量小、含盐量高,回注通常是更适合的环境处置方案。回注的主要环境风险是井筒内腐蚀造成泄漏后的土壤、地下水污染。文章在分析气田采出水水量、水质和污染特征的基础上,综述了回注处置井的目标构造选择方法,提出地下水污染最关键控制参数是注水静水压力低于"可利用地下水"的低水位(高度)以保证下方注入水不会上侵,回注处置目的层必须位于可能的饮用水源之下并有可靠的隔离层;提出井筒必须具有连续完整性,以保持注水构造与可能饮用水源的隔离;同时提出相应的检测/运行管理需求和控制措施,即可采用模型预测、检测、试验等方法分析采出水的腐蚀、结垢特性,通过投加适当的缓蚀剂、阻垢剂、杀菌剂等措施控制井筒腐蚀/结垢,为气田采出水回注环境风险控制提供参考。     

CALPUFF模型在石化项目PM2.5模拟计算中的应用

以某新建石化项目作案例,介绍利用CALPUFF模型进行PM_(2.5)预测的一般方法,给出预测结果并对其合理性进行分析,说明该模型在预测PM_(2.5)方面具有能操作、预测结果相关性好的特点,同时也指出由于PM_(2.5)生成的复杂性和模型在模拟污染物化学转化方面的局限性,导致模型预测结果在完整性上存在一定的不足,这需要在下一步PM_(2.5)的预测评价工作中继续探索完善。     

基于信息量的ALI影像最佳波段选择及融合研究

分析了EO-1 ALI多光谱遥感影像各个波段的信息特征,根据信息量大小和波段间的相关性,联合偏度—峰度指数JSKF,提出针对ALI图像新的最佳波段组合方法。在最佳波段组合下对ALI多光谱数据与全色数据分别进行IHS、HPF、PCA和Wavelet变换融合,从信息量角度出发,按照定量指标对融合前后的遥感影像进行评价,并对融合前后影像进行分类应用。