基于灰色理论和神经网络的边坡位移预测

边坡位移的发展受地质条件、天气环境和人类活动等众多因素的影响,变化趋势复杂,很难建立一个准确的经典数学模型对其进行全面的描述。为了得到边坡位移较准确的估计,采用多模型信息融合技术对边坡位移进行了预测。首先,将边坡这类影响因素复杂的系统看成是一个灰色系统,分别采用GM（1,1）模型、Verhulst模型和DGM（2,1）模型对位移值进行预测。其次,考虑到神经网络的高速并行计算能力和类似人类思维活动的处理机制,利用神经网络的办法对不同的灰色预测模型进行组合,生成灰色神经网络模型,该模型有效地将灰色理论弱化数据序列波动性的优点和神经网络特有的非线性适用性信息处理能力相融合,通过反复训练、学习,自动调节,可以得出各模型在组合模型中的合理权重,从而输出满意的结果。通过对比发现,利用组合灰色神经网络模型预测的位移值,比单独的灰色模型预测的位移值具有更高的精度。     

近地强台风特性分析方法对比研究

利用复杂地形1110组10min时距实测强台风记录,分别采用非平稳风速模型及平稳风速模型进行了脉动风特性参数分析,并与1h时距的计算结果进行了比较。着重讨论了非平稳风速模型是否适用于10min时距的强台风特性分析、如何选择合适的时变平均风及基于1h时距和10min时距分析所得风特性的区别。结果表明,采用非平稳风速模型计算时,时变平均风的振动周期不应小于分析时距的一半,两种时距下非平稳风速模型得到的风速特性的变化特征基本一致。     

福建省农业气象灾害灰色评价与预测

将灰色系统理论引入到农业气象灾害的评价与预测中。根据福建省1980~2004年主要气象受灾面积资料,构造完全受灾参考序列,应用灰色关联分析得到每个年份的关联度,依照关联度排序结果对农业气象灾害进行等级划分,得到5个农业气象灾害重灾年份,发现重灾年的出现大约以4年为一个周期。最后用这5个重灾年组成新序列,运用GM(1,1)模型对未来重灾年份进行灾变预测,结果表明,2008~2009年福建省将是农业气象重灾年份。     

可进行择优决策的灰色预测GM（1,1）动态模型

本文提出了一个可进行择优决策的GM(1、1)优化模型。这个模型使原序列的内含信息得到充分开发利用,较好地解决了大样本序列用GM(1、1)建模的问题。实例证明:通过择优指数C_i择取的、以a、u参数外延得到的优化模型,抓住了原序列的主要变化规律,是一个平稳的、具有一定预测能力的模型。     

非线性时序法在城市大气污染预测中的应用

建立城市大气污染预测模型是治理城市大气污染的重要工作。在简述时间序列方法基本原理的基础上，分析了系数为变量的自回归滑动平均（ARMA）模型、截断ARMA模型，和残差为自回归综合滑动平均（ARIMA）的半参数方法等城市大气污染预测模型。以法国某城市为例，分别采用AR模型和系数为变量的AR模型对大气污染进行了预测。通过比较预测结果可知，基于非线性时间序列方法的城市大气污染预测模型可以提高预测精度，降低预测误差。     

东北玉米热量指数预测方法研究(Ⅲ)——GM(1,1)预测方法

GM(1,1)是开展时间序列环境要素变化趋势预测的有效方法之一。通过对东北地区玉米热量指数的分析,建立了热量指数时间变化趋势的GM(1,1)预测模型,各模型的平均预测精度虽低于逐步回归统计模型,但也都达91%以上,可以应用该模型的预测结果指导农业生产。     

基于EOF和BP网络的库群径流预测

在考虑多个水库径流相关性的基础上，基于自然正交函数，将多维径流序列分解成时不变的空间特征和随时间变化的权重系数矩阵，并运用网络对时间权重系数变化规律进行分析，从而对库群径流做出预测，以某区域中的三座中型水库为例，选用灰关联模型进行比较预测，取得了较好的结果。     

灰色GM(1,2,M,N)在地面沉降预测中的应用

通过分析地面沉降过程与地下水开采量之间可能存在的时滞性以及非线性关系,将原有的灰色GM(1,2)模型改进为灰色GM(1,2,M,N)模型。通过对天津市塘沽、汉沽以及大港三区的沉降实例进行计算,发现新的模型能够较好地拟合和预测历史沉降过程,并且预测结果合理。     

福州温泉区地面沉降灰色系统预测模型

地面沉降是一种永久性资源损失的环境地质灾害现象，其具有成生缓慢、持续时间长、影响范围广、成因机制复杂和防治难度大等特点。福州温泉区地面沉降的影响因素是多方面的，包括地质条件、地热水开采、地下水水位动态变化、地面荷载等多种因素。根据灰色GM(1，1)模型的建模机理和条件，采用灰色系统理论，对福州温泉区的地面沉降历史观测数据进行处理，建立了福州温泉区灰色动态GM模型，模型的预测计算结果与实测数据拟合良好。还可以将新的实测数据补充到GM模型中，并剔除一些老的数据，再建GM(1，1)模型，因此GM(1，1)模型具有动态时变性。     

基于灰色理论模型的综合管廊分支口管道震动响应数值模拟

综合管廊分支口管道容易受到地震等外来作用力影响,形成管道泄漏,引发安全事故,为此基于灰色理论模型数值模拟综合管廊分支口管道震动响应。根据综合管廊分支口的结构形式及分支口管道震害特性,建立基于灰色理论的GM (1, 1)等维新信息模型,通过在GM (1, 1)模型中增添最新数据,使自身具备较高预测精准度,实现综合管廊分支口管道变形预测。模拟结果显示:该模型可以有效预测综合管廊分支口管道顶底板位移变形,具备较高预测精准度;不同方向的输入地震波对管道有效应力的影响大小顺序为Z轴>X轴>Y轴;当地震烈度上升到Ⅸ等级时,对综合管廊分支口管道的破坏性特别大。表明该模型可有效模拟不同输入方向地震波、不同地震烈度等级对综合管廊分支口管道的震动响应。     

多种灾情预测模型的研究—2001年后上海市热带气旋灾情预测

采用3种方法,即灰色模型GM,自回归－滑动平均模型ARMA和人工神经网络ANN预测了上海市2001年后（含2001年）强热带气旋出现的趋势与规律,结果表明,2001、2006和2010年将出现中级以上灾难而两个年份灾情较重。通过数值计算结果比较了3种方法的应用特点,为进一步建立综合预测模型打下了基础。     

鄂西地区地震序列的建模与预测的讨论

本文采用了对动态数据处理的时间序列分析方法,对鄂西地区近几十年的地震资料从AR(P)和0-1序列途径建立了AR_1(1)和AR_2(1)模型,又用两个模型和0-1序列自身动态变化三个渠道给出了鄂西地区未来几年的地震动态预测。为了检验此方法的可行性,采用了时间外推方法进行检验。结果表明,此方法可以作为地震预测的一个方法。     

大直径单桩水平循环弱化有限元分析

处于复杂海洋环境下的大直径单桩基础需要承受波流等长期水平循环荷载作用,建立能反映其循环弱化特性的有限元分析方法尤为重要。为此,采用非线性运动硬化准则和饱和软黏土循环弱化模型描述土体循环加载时的滞回特性和强度弱化,并建议了模型参数的选取方法。为验证该本构模型在分析桩土循环弱化时的有效性,先将大直径单桩循环加载有限元模拟结果与离心试验结果进行对比。并进一步研究了循环位移幅值、弱化参数对于大直径单桩基础桩顶反力弱化的影响。     

基于希尔伯特-黄变换的非一致性洪水频率计算方法——以西江大湟江口站为例

西江流域由于大量兴建堤防工程而导致天然河道洪水槽蓄关系发生了改变,进而使得洪水序列失去了一致性。针对西江洪水归槽问题,提出基于希尔伯特-黄变换的非一致性洪水频率计算方法,该方法假设非一致性年最大流量序列由非一致的确定性成分和相对一致的随机性成分两部分组成。将该方法应用于西江大湟江口站,结果表明:(1)1953-2008年最大流量序列经Hurst系数变异分析方法诊断为中变异,说明该序列不满足一致性的要求;(2)同频率同重现期情况下,过去、现状和未来三个时期的最大流量呈增长趋势;(3)Cv在过去(1953年)、现状(2008年)和未来(2015年)三个时期的评价结果为:0.334、0.257、0.25,呈减小趋势,说明年最大流量在多年情况下变化浮动减弱,洪峰流量趋于稳定波动。(4)浔江堤防大湟江口站现有堤坝的防洪标准在过去能达到10年一遇的防洪标准,但现状和未来达不到10 a一遇的要求;(5)典型洪水重现期呈逐年缩短的趋势;(6)相同区间范围内的洪水,过去、现状和未来条件下的洪水发生的概率呈增加趋势。     

基于频率比模型和随机森林模型耦合的地质灾害易发性评价

目前利用机器学习进行易发性评价时,非地质灾害单元通常是在研究区范围内随机选取,会导致部分非地质灾害单元落在潜在地质灾害单元之上,造成模型评价结果偏差,所以非地质灾害单元的有效选取成为当前易发性评价的难点问题。以浙江省长兴县李家巷镇为研究区,选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、岩组、距水系距离、距断层距离、归一化植被指数和土地利用这9个环境因子作为评价指标,利用频率比模型(frequency radio, FR)进行非地质灾害单元的选取,然后选用随机森林模型(random forest, RF)进行地质灾害易发性评价,并与未经有效筛选非地质灾害单元的RF模型结果进行对比分析。结果表明,与RF模型相比,FR-RF模型的特异性(Specificity)提升了9.51%,说明对非地质灾害单元的预测能力显著提升,同时敏感性(Recall)提升了13.71%,说明对地质灾害单元的预测性能也大幅提升,受试者工作特征曲线下的面积(area under curve, AUC)和准确率(Accuracy)分别提高了6%、11.66%,模型整体性能及预测能力得到改进;地质灾害极高和高易发区主要分布于存在碎屑岩和...     

基于入射辐射的森林火险预报模型

将2005-2008年广西635个森林火灾样本分别与FY-2地面入射太阳辐射量和温度日较差值进行了相关分析。结果表明:FY-2地面入射太阳辐射量和温度日较差值两者与森林火灾的发生都具有良好的相关性。确定FY-2地面入射太阳辐射量和温度日较差值在森林火险预报模型中的影响权重系数,并在考虑可燃物类型权重系数的基础上,增加了入射太阳辐射指数,结合日最高温度、日最低相对湿度、日降雨量和日最大风速等因子的影响权重系数,建立了基于入射辐射的森林火险预报模型(简称:IR-3F模型)。利用2009-2012年广西783个森林火灾样本对IR-3F模型进行检验,预报精度达到82%。     

1961-2017年甘肃省霜冻演变特征及其对农业的影响

霜冻对农业安全影响巨大。为了提供防范霜冻危害的科学依据,利用甘肃省1961-2017年57个气象站温度资料和霜冻灾害资料,采用趋势系数、累计距平、Mann-Kendall(M-K)方法分析了不同等级霜冻日数的变化特征及其对农业的影响。结果表明:(1)甘肃省不同等级霜冻日数呈明显下降趋势,轻、中、重霜冻及早、晚霜冻日数分别以-2.3d·(10a)~(-1)、-1.8d·(10a)~(-1)、-1.2d·(10a)~(-1)、-1.2d·(10a)~(-1)、-1.1d·(10a)~(-1)的速率减少;2010-2017年减少最明显。(2)甘肃省各区域不同等级霜冻日数均呈现下降趋势,其中河西中部和甘南北部为快速减少区,陇南地区及陇东地区减少幅度较小。(3)近57a甘肃省呈晚霜冻结束时间提前,早霜冻出现时间推迟的趋势,且存在霜期最长的甘南地区晚霜冻结束时间提前最多,霜期最短的陇南地区早霜冻出现时间推迟最多的特点。(4)90年代末以后因≥10℃积温的快速增加及特色作物的播种面积大幅提高增加了作物受冻风险,霜冻造成的农作物受灾面积处于上升趋势。     

福建沿海大风状态下不同历时风速的关系

为全面了解福建沿海地区不同地形条件、大风状态下不同历时风速的关系,为结构工程设计风速提供依据,以福建沿海地区107个区域自动气象站2008-2011年4 a的逐日逐时2 min平均风速、10 min平均风速、最大风速、极大风速为样本,分析了大风状态下(风速≥17.2 m/s),不同地形条件下(海上、海岛、近海、偏内陆)4种时距风速的关系,并研究了其在热带气旋影响期的关系,最终给出了3种时距风速比值订正系数的建议值,即阵风系数从海上-海岛-近海-偏内陆依次建议取值1.2,1.4,1.5,1.7;极大风速与2 min平均风速比值,由海上至内陆依次为1.4,1.5,1.7,2.0;2 min平均风速与同步的10分钟平均风速比值,从海上至内陆相差不大,比值均在1.0左右。     

地震前兆混沌时间序列多尺度分维异常识别研究

对地震前兆观测时间序列的混沌性态及其产生的根源进行了探讨。根据小波变换良好的时、频局部化特征和分形维数的变化特征,从小波分析多尺度分解的角度出发结合分形理论探讨了地震前兆混沌时间序列的异常识别问题。对几个实例的研究表明,大多数时间段内时间序列小波变换系数的分维—尺度变化曲线呈光滑、缓慢减小变化,有异常信息时段的时间序列小波变换系数的分维—尺度变化曲线变化的主要特点是曲线具有峰值,并出现了曲线先是由高向低,然后再由低向高变化,在某一尺度处达到峰值后再缓慢减小的情况。异常出现的时间在震前约2个月至1年。将小波变换与分形理论结合起来研究地震问题,不仅开拓了地震科学研究的新领域,同时也是对小波变换及分形理论应用的延拓。     

基于多元数据融合的安徽省干旱遥感监测模型研究

干旱是威胁粮食安全的重要因素。为实现干旱的精准监测,提出距平温度指数、距平降水指数、距平土壤含水量指数,将距平模型分别和分类回归树、多元线性回归模型融合,提出距平分类回归树模型和距平多元线性回归模型,并验证模型的可行性。首先选取安徽省2001-2014年168个月的降水、遥感温度、植被和土壤含水量指标,将2001年-2010年距平指数作为率定期,2011-2014年距平指数作为验证期,分别计算距平分类回归树模型和距平多元线性回归模型参数,并预测验证期模型值,计算两种模型值与SPI1值的相关系数,并与历史干旱记录进行对比。结果表明:验证期距平分类回归树模型指数和SPI1的相关系数为0.878。验证期距平多元线性回归模型指数和SPI1的相关系数为0.882。验证期距平分类回归树模型与SPI1等级准确率为0.77。验证期距平多元线性回归模型与SPI1等级准确率为0.80。距平分类回归树和距平多元线性回归模型都有良好的监测效果,其中距平多元线性回归模型的监测效果更好些、可作为安徽省干旱监测的良好模型,为农业部门制定抗旱措施提供参考。