生态数学模型在人口预测中的应用——以大庆市为例

运用线性回归模型、Logistic增长模型和灰色系统GM(1,1)模型,对黑龙江大庆市2008-2020年人口发展规模进行了预测,结果表明:3种模型在本案例中均能取得较好的效果;而灰色系统GM(1,1)模型的平均相对误差最小,故最终采用该预测模型,预测2010年大庆市人口数将达到284.27万人,2020年将达到325.74万人.     

应用径向基函数网络预测有机化合物的生物活性

为了构建径向基函数 ( RBF)神经网络模型 ,研究一批取代芳香族化合物结构与其大型蚤生物活性参数 log(1/EC₅₀)的关系 ,利用正交最小平方算法逐一选择非线性高斯函数的中心 ,并将归一化参数 σ和容差 ρ作为网络的系统参数 ,通过广程扫描确定其最佳值 .采用种子聚类分析与简单随机抽样相结合的方法将化合物合理地划分为训练集和预测集 .对构建的 RBF网络模型的预测质量进行了不确定性分析 .与回归模型相比 ,RBF网络具有较好的预测性能 ,模型预测的不确定性降低了 30 % .     

基于差分方程的河流污染物含量动态预测算法研究

为了解决河流的污染问题,需要预测河流中存在的污染物含量。将差分方程应用到河流污染物含量预测中,提出基于差分方程的河流污染物含量动态预测算法,构建水质模型反映污染物在河流中的迁移转化特征和规律,结合GM模型和灰色相关分析方法根据时间排序主要污染物、生活污水量和工业废水量,根据排序结果估算主要污染物、生活污水量和工业废水量的负荷总量,在估算结果的基础上结合水质模型构建污染物浓度方程,引入差分方程完成河流污染物含量的预测。实验结果表明,所提算法的预测效率高、预测结果准确率高。     

生物降解氯苯的动力学模型研究

描述微生物降解有机底物和微生物生长速率的动力学模型主要有Monod模型和Heukelekian模型,对模型中参数的求解大多是采用线性回归的方法,但是这种方法往往由于在变量的转换和试验过程中产生的误差,使得到的参数结果不准确. 通过将有机物的挥发作用耦合在模型中,并对方程推导求解动力学方程的参数值,可以减少参数求解和试验过程中产生的误差. 用松花江水中的微生物降解氯苯的动力学试验数据对该方法进行了验证表明;通过推导耦合后的模型求解的参数值能准确地反映试验松花江水中微生物对氯苯的降解和降解过程中微生物生长的动力学情况.      

基于Logistic的辽河口湿地景观格局变化驱动力分析

文章以辽河口湿地景观格局为例,考虑湿地景观格局变化过程的空间变量,建立了不同湿地景观格局变化过程的二元Logistic回归模型。模拟结果表明:模型中转为建筑用地的主要解释变量是城镇人口变化率;转为芦苇地的主要解释变量是农村人口变化率和过境水资源变化率;转为水稻田的主要解释变量是农村人口变化率;转为养殖池的主要解释变量是第一产值变化率和农村人口变化率。空间异质性和湿地景观格局变化过程的时间变量共同影响着使用二元Logistic回归模型来解释湿地景观格局变化驱动力的能力;通过对各个模型的二元Logistic回归模型进行检验,得出空间统计模型能较好地揭示不同湿地景观格局变化过程的主要驱动力及其作用机理。     

废水稳定池中分散系数的测定

通过解含有分散系数的二级稳态偏微分方程,推导出分散系数的一个简单的预测方程。该系数是在幂指数上含有变量的纵横比及摩擦系数的函数,使用多重线性回归分析计算它的值。此模型通过奈及利亚Nsukka废水稳定池及文献数据给予证明。其预测的分散系数值比Polprasert和Bhattarai模型更接近于实验值,前者的相关系数、回归斜率、截距和标准偏差分别为0.883、0.361、0.108和0.004,其后者的相应值为0.117、-0.227、0.400和0.034。     

软土地基沉降预测的GM(2,1)模型分析和改进

目前大多数地基沉降预测模型都是统计模型,物理意义不够明确。本文以灰色系统预测模型中的GM(2,1)模型作为软土地基沉降预测模型,通过分析GM(2,1)模型与Asaoka公式之间的联系,指出其白化方程与Asaoka法二阶微分方程具有严格的一致性,为GM(2,1)模型在地基沉降预测中提供了明确的物理意义;利用最小二乘法和模式搜索法对GM(2,1)模型的参数求解进行了优化,并将GM(2,1)模型应用于实际工程中,结果表明该模型优于双曲线法和Asaoka法,可以应用于软土地基的沉降预测。     

基于二值Logistic回归模型的砂土液化指标敏感性分析

将二值Logistic回归模型应用到砂土液化预测中,以国内外173组样本数据作为研究对象,通过相关性分析选择震级M、有效应力σ'0、平均粒径D50、修正的CPT锥尖阻力qc1和地震剪应力比SSR5个指标作为敏感性分析指标,对砂土液化指标的敏感性进行了分析.结果表明:二值Logistic回归模型预测准确率达到了90.8％,其概率表达式可用于砂土液化预测;各指标的敏感性排序为M＞qc1＞σ'0＞D50≈SRR;σ'0和qc1指标与砂土液化的相对危险性呈负相关趋势,以qc1指标敏感性较大,M、D50、SRR指标与砂土液化的相对危险性呈正相关趋势,以M敏感性最大.     

河流溶解氧水质模型的探讨

一、宗旨南京大学左玉辉老师编写的“环境系统工程异论”,对水质模型完全使用常微分方程来建模,这样作虽然避开了偏微分方程求解的困难,但笔者认为计算过于繁复,误差不易控制。本文介绍一种借助差分方程来近     

考虑随机输入信息的浅层地下水系统模型

本文依据浅层地下水系统的特点,把地下水系统放在降水－地表水－地下水的整体水文循环中来研究。建立了以地下水位为参数的水量转换模型,并在地下水运动基本微分方程的差分离散式中进行线性化处理。同时考虑浅层地下水系统输入信息的不确定性。从而构造了一个考虑三水转化关系和随机输入倍息的浅层地下水系统模型,并给出了应用实例。