基于联系数和马尔可夫链耦合的山东省旱情动态预测评价

为增强区域旱情预测评价模型的合理性、可解释性和预测评价结果的准确性,以山东省1972-2001年旱情历史序列作为评价样本,选取水库蓄水量距平百分率、地下水埋深、土壤含水量和降水量距平百分率4个旱情评价指标,采用基于加速遗传算法的模糊层次分析法确定评价指标权重,通过计算评价样本的指标数联系数、指标值联系数并利用最小相对熵...     

BP网络马尔可夫模型的水质预测研究——基于灰色关联分析

根据汾河水质的实际情况,应用BP网络马尔可夫模型对水质进行预测。采用拉依达准则剔除样本集异常数据,结合水质污染的实际情况,以COD为参考序列,应用灰色关联度对常规指标进行分析,确定BP网络的输入节点。在BP网络预测结果的基础上采用马尔可夫链对残差序列进行修正。经过关联度分析,确定氨氮、挥发酚、水温、BOD5及COD自身作为BP网络的输入节点,解决了多变量复杂系统建模过程中BP网络输入节点无法自动寻优的问题,使得BP网络的预测结果更加符合实际。对预测误差较大的样本采用马尔可夫修正误差残值,使得相对误差从-15.43%改善到了-15%,修正值更接近于实测值。BP网络马尔可夫模型,结合了BP网络和马尔可夫的优点,提高了预测的精度。     

火灾预测的模糊马尔柯夫模型

火灾发生并不是一个严格马尔柯夫随机过程，而是一个“近似具有马尔柯夫性”的模糊马尔柯夫过程。本文在对我国55年火灾统计资料“相对化”处理的基础上，根据模糊马尔柯夫理论和方法，建立我国火灾相对变动模糊马尔可夫预测模型。根据隶属度最大原则，确定所属状态，进行火灾预测。2005年我国火灾预测值与实际值的相对误差为0．0148，表明模型具有相当高的预测精度。对我国2006年进行预测，得到火灾相对变动状态等级为微降，我国2006年的火灾发生率与2005年相比降低了0～0．1，火灾频数约为212347～235941起，预测结果可为有关部门的决策提供一定的依据。     

埋地管线腐蚀模型及地震随机反应分析

埋地管线在使用过程中会出现不同程度的腐蚀现象。由于管线腐蚀受到周围土壤性质、输送介质等不确定因素的影响,其腐蚀状态会呈现随机性的特点。本文利用带吸收壁的齐次马尔可夫链理论,提出了管线腐蚀发生的离散状态模型,并根据管线腐蚀线性发展模型,推导给出了管线截面面积随时间变化的概率模型。在此基础上,利用弹性地基梁原理建立了管线地震反应的表达式,并利用M on te-C arlo随机模拟方法进行了模拟分析。实例分析表明,本文建立的腐蚀模型可以较好地模拟埋地管线的腐蚀现象,并能获得在地震激励下腐蚀管线的随机反应。     

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。