用灰色模型预测我国铁路水害发展趋势

根据近１５ａ来我国铁路水害年断道时间和断道次数的数据特点，将不同程度水害年分为三个等级。在此基础上，建立了铁路水害的灰色预测模型。并用此模型预测了近期铁路水害大小和远期的发展趋势。这对于我国铁路水害防治的宏观决策具有指导意义。     

淮河上游洪水灾害可公度信息系预测

可公度信息系是一种源于天文学的预测方法，其实质是寻求事物发生的经验关系。本文应用此法对淮河上游的洪水灾害进行了预测分析，结果表明淮河上游洪水灾害发生具有２ａ、４ａ、５ａ、７ａ、９ａ、１１ａ、１９ａ及７１ａ等多种周期，并在１９９７年、２０００年等年份的前后有可能发生大洪水。     

煤矿人为事故发生可能性预测数学模型研究

研究发现，煤矿工人的冒险行为主要可以由生产条件、个人表现、工作状况及用工方式等影响因素预测，煤矿人为事故的发生可能性主要由煤矿工人的冒险行为表现预测。据此，便可建立预测煤矿人为事故发生可能性的数学模型     

回采工作面瓦斯涌出量预测的神经网络方法

回采工作面瓦斯涌出量受煤层瓦斯含量、工作面产量和采煤方法等各种因素的影响 ,笔者通过研究得出 :回采工作面瓦斯涌出量与煤层的赋存条件和开采条件之间是一种非线性关系 ,但目前还难以用精确的数学建模来求解。因此 ,提出了一种应用BP人工神经网络模型和算法 ,建立工作面瓦斯涌出量预测模型 ,从而预测不同开采条件下回采工作面瓦斯涌出量。实际应用表明 ,模型精度能满足要求。笔者还对隐含层神经元数目对步长影响作了讨论。     

基坑围护结构及周围环境变形的预测

传统的基坑支护结构设计具有相当的模糊性和不确定性 ,可能危及基坑和周围环境的安全。笔者利用深基坑支护体系的监测数据 ,采用灰色系统理论建立了基坑工程变形的GM(1 ,1 )预测模型 ,其模型的两个参数可识别基坑变形发展势态 ,并由此讨论了模型的适用范围。最后 ,运用该模型预测分析实际基坑工程支护结构变形 ,表明其预测模型可用于基坑动态设计与信息化施工     

基于灰色系统理论的煤与瓦斯突出预测

为了对煤与瓦斯突出事故进行有效的预防与控制 ,笔者应用灰色系统理论中的灰色聚类评估方法 ,对矿井的煤与瓦斯突出进行了预测。经实例证明 ,与常用的预测方法相比 ,灰色聚类预测方法具有能动态预测、预测准确等优点。该方法将影响突出的多个因素综合系统的来考虑 ,跳出了常规预测方法只依靠单一指标进行预测的圈子 ,提高了预测的准确性。研究结果表明 ,该方法能准确地反映矿井煤与瓦斯突出规律 ,是一种新的煤与瓦斯突出预测的方法     

对SARS疫情预测与控制的数学模型研究——一种基于一般流传病模型的改进方法

笔者从一个简单的传染病数学模型着手 ,在考虑了SARS病毒的规律和具体控制方法的影响因素后 ,对一般传染病疫情的确定型预测模型进行改进 ,并引入 ρ、α及 β等随机系数 ,从疫情控制前、控制后、控后改进来建立对疫情预测和控制的数学模型 ,从而更加精确地刻画出SARS的发展和传播规律、人们的控制方法与其控制效果之间的关系 ,给出了模型的算法 ,并对其内涵及与疫情控制的关系给以评述。最后 ,用某地区实际数据验证了控后改进型数学模型与疫情发展规律符合 ,为定量研究这类传染病提供了简明实用的定量分析方法 ,具有一定的现实意义。     

Predicting vehicle fuel consumption patterns using floating vehicle data

The status of energy consumption and air pollution in China is serious. It is important to analyze and predict the different fuel consumption of various types of vehicles under different influence factors. In order to fully describe the relationship between fuel consumption and the impact factors, massive amounts of floating vehicle data were used. The fuel consumption pattern and congestion pattern based on large samples of historical floating vehicle data were explored, drivers'' information and vehicles'' parameters from different group classification were probed, and the average velocity and average fuel consumption in the temporal dimension and spatial dimension were analyzed respectively. The fuel consumption forecasting model was established by using a Back Propagation Neural Network. Part of the sample set was used to train the forecasting model and the remaining part of the sample set was used as input to the forecasting model.     

应用数值法对井工开采对地下水预测研究——以晋城矿区赵庄煤矿为例

为了预测井工煤矿开采后地下水水位变化,及对矿区内居民水源井的影响程度,文章在详细分析赵庄煤矿区域及井田水文地质条件的基础上,运用VisualMODFLOW软件对该煤矿及周边影响范围进行了地下水流数值模拟分析,预测了赵庄煤矿开采后不同阶段地下水水位、水量及影响范围的变化,并分析了煤矿开采对当地居民饮用水源的影响,模型的识别与检验表明,所建模型能够较好地反映水文地质条件,能够与目前实际开采地下水影响相吻合。     

东亚大气可吸入颗粒物时空分布的数值模拟研究

利用嵌套网格空气质量模式(Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS)模拟研究了2010年东亚地区可吸入颗粒物(PM10)的时空演变,并初步评估了其对人群健康的危险度.结果表明,NAQPMS模式能够合理地反映东亚地区PM10的时空分布,不同季节观测值和模拟值的总体相关系数达到0.65~0.85.2010年东亚PM10的地面浓度高值区(100μg·m-3)出现在我国华北、华中和内蒙古中西部等地区.其中,无机盐(硫酸盐、硝酸盐和铵盐)对我国东部PM10的贡献最大(10~70μg·m-3,20%~50%);一次PM10次之(5~50μg·m-3,10%~30%),有机物(5~30μg·m-3,10%~20%)和黑炭(3~20μg·m-3,3%~5%)紧随其后.PM10可以引起我国东部人群急性总死亡率增加2%~5%,对我国居民的健康水平构成了一定威胁.