区域洪涝灾害风险的模糊综合评价与预测

以广西1992~2006年洪涝灾情数据为基础,选取适当的评价指标,用基于遗传算法、特征值法和优化算法的投影寻踪法和层次分析法确定各评价指标的分类权重和排序权重,用优化算法进行综合得到组合权重,经过加权求和得出洪涝灾害的模糊综合评价,进而对15个评价对象进行了分类排序,其分类结果很好地反映了洪涝灾情的实际情况。在以上模糊综合评价结果的基础上,利用距离贴近度进一步计算和分析各个评价指标之间的贴近度,并由择近原则确定各个评价指标之间在洪涝灾害评价中的相关程度。同时,建立了基于改进的灰色GM(1,1)的时间响应式的灾变年份预测模型。     

基于模糊聚类的马氏链模型在交通事故预测中的应用

运用模糊聚类分析方法,借助于MATLAB软件,对中国31个地区交通事故的危害程度进行动态分类和综合评价。根据中国1999—2005年31个地区的交通事故4个指标和5个社会经济因素数据,把31个地区分为3类,即轻灾区、较重灾区、重灾区;其中浙江、福建与宁夏的交通事故危害严重,上海、北京与天津的交通状况正在好转,这与客观实际符合。根据模糊聚类的结果,求得交通事故状态转移概率矩阵,利用马氏链模型可预测未来31个地区的交通事故发展趋势。     

准噶尔盆地油田开发区土地沙漠化防治研究--以石西、莫北油田为例

通过对准噶尔盆地石西油田、石南油田、莫北油田等开发利用区土地沙漠化现状和特点的分析，对油田开发活动引起的水土流失进行了预测，并对产生的新的土地沙漠化现象和水土流失对油田区道路、管线、油区的影响进行了分析，提出了针对钻井井场、道路、输油气管线等的分区防治措施。     

水库中长期径流预报系统的开发研究

水库中长期径流预报系统采用PowerBuilder作为系统主要开发工具，集水情信息查询、检索、监视、预报与管理等功能于一体，实现了中长期水文预报和信息管理的各种功能要求。该系统具有功能全面，技术基础坚实，通用性和开放性强，自动化程度高，界面友好，全菜单操作等特点。     

金沙江对硫酸的缓冲性能分析

本文分析了金沙江对硫酸的缓冲特征，建立了江水的缓冲曲线方程，并且验证了此方程的有效性，证明用此方程预测硫酸进入金沙江后江水pH值的变化情况，其预测准确度在0.2个pH单位内。     

TraK装置测定废水中的BOD_5

在对废水中的BOD5进行常规分析时,采用化学稀释法操作繁琐,对稀释倍数估计易发生错误。而利用TraK装置测试样品时,无须进行稀释和化学分析。用该装置对标准样品BOD5的测定结果表明:准确度相对误差为-3.3%～4.3%,精密度的相对误差为-3.5%～5.6%。该仪器测试性能可靠,数据准确度、精密度合格。与化学法对照分析表明,相对误差都在容许范围内,即在可接受范围内。     

基于神经网络的洪水预报研究

人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理,具有自学习和自适应等一系列优点,因而用它来进行洪水预报是可行的.对洪水预报问题,初步建立了基于神经网络的洪水预报系统,给出了应用实例.     

洪水前兆的初步探讨

根据历史洪水和现有研究 ,比较系统地分析了各种洪水前兆 ,可以为洪水预报提供一定的理论依据 ,同时指出 ,为了提高预报精度 ,必须对洪水前兆进行综合分析 ,去伪存真 ,最终达到防洪减灾的目的     

影响上海地区热带气旋频数的预测水平评估

在文献「１」研究的基础上,探讨了热带气旋频数预测水平的评估方法,定义了三个更适合于评估每年热带气旋预测性能的参数,对影响上海地区热带气旋频数的预测水平进行了评估,并与“九五”攻关前的业务预测性进行了比较。     

System dynamics modeling for municipal water demand estimation in an urban region under uncertain economic impacts

Accurate prediction of municipal water demand is critically important to water utilities in fast-growing urban regions for drinking water system planning, design, and water utility asset management. Achieving the desired prediction accuracy is challenging, however, because the forecasting model must simultaneously consider a variety of factors associated with climate changes, economic development, population growth and migration, and even consumer behavioral patterns. Traditional forecasting models such as multivariate regression and time series analysis, as well as advanced modeling techniques (e.g., expert systems and artificial neural networks), are often applied for either short- or long-term water demand projections, yet few can adequately manage the dynamics of a water supply system because of the limitations in modeling structures. Potential challenges also arise from a lack of long and continuous historical records of water demand and its dependent variables. The objectives of this study were to (1) thoroughly review water demand forecasting models over the past five decades, and (2) propose a new system dynamics model to reflect the intrinsic relationship between water demand and macroeconomic environment using out-of-sample estimation for long-term municipal water demand forecasts in a fast-growing urban region. This system dynamics model is based on a coupled modeling structure that takes into account the interactions among economic and social dimensions, offering a realistic platform for practical use. Practical implementation of this water demand forecasting tool was assessed by using a case study under the most recent alternate fluctuations of economic boom and downturn environments.