基于MODIS EVI的重庆植被覆盖变化的地形效应

基于2000—2015年的MODIS EVI数据,采用趋势分析结合地形差异修正,分析了重庆市植被覆盖变化在高程、坡度和坡向上的空间分布差异。结果表明:1)近16 a来,重庆植被以低覆盖度和中覆盖度为主,低覆盖度呈下降趋势,劣覆盖度、中覆盖度和高覆盖度呈上升趋势;2)研究区植被显著减少趋势占3.84%,基本不变占81.12%,显著增加占15.04%,植被变化总体上呈恢复趋势;3)在地势低(400 m)、坡度小(6°)的区域,植被覆盖度低,但变化趋势显著;在400~1 200 m、6°~15°的区域,植被变化趋势分布出现由优势到非优势或由非优势到优势的转折;4)在地势高(1 200 m)、坡度大(15°)的区域,植被覆盖度高,变化趋势较弱,但是在高程大于1 500 m、坡度大于25°的区域也存在植被减少的现象;5)不同坡向上,除了在平地区域植被变化趋势较显著外,其余坡向差异不明显。     

基于气象因素和改进支持向量机的空气质量指数预测

空气污染已成为人类社会面临的严峻挑战,为了构建准确的空气质量预测模型,文章首先运用统计分析方法进行相关性分析,探讨气象要素变化对空气质量的影响;针对传统支持向量机预测精确度受输入变量影响较大的弊端,采用基于熵权理论对变精度粗糙集约简进行了改进,以处理支持向量机的输入变量,提高支持向量机的预测精度;最后以沈阳市的历史气象数据和空气质量指数进行验证。与传统方法相比,所提方法能够将预测准确率由71.28%提高到77.83%,空报率和漏报率也有降低,与实际基本吻合。     

基于诊断比值的Logistic回归分析对中东原油的鉴别

原油的诊断比值C_(17)/Pr、C_(18)/Ph和Pr/Ph具有良好的抗风化性,可作为海上溢油鉴定的重要参数。以诊断比值为参数考察了18种原油之间的修正余弦相似度,中东原油之间的相似度均值为0.76,表现出较高的相似性,而中东与非中东原油之间的相似度均值为-0.42,两者差异显著。以诊断比值为变量建立了判别中东原油的二元Logistic回归模型,C统计量为0.99(0.90),表明诊断比值和模型预测概率之间的相对一致性很好。该模型对风化30 d油样的鉴别准确率为100%,对文献报道的9种原油的鉴别准确率也达到100%,它不仅适用于未风化原油的鉴别,也适用于海上短期风化原油的鉴别。     

基于SVM-BP神经网络的风暴潮灾害损失预评估

风暴潮灾害是影响我国最严重的海洋灾害,风暴潮灾害损失的预评估对防灾减灾有重要作用。本文选用2002~2014年的40组风暴潮历史灾情资料进行试验,首先建立风暴潮灾害损失评估指标体系并用灰色关联分析法对指标进行筛选,然后采用最优权重组合将支持向量机和BP神经网络进行组合预测分别对风暴潮直接经济损失和受灾人口数进行预测,并与单一预测方法进行对比,发现组合预测方法可以降低误差,提高损失预测的准确性,建立风暴潮灾害损失预评估模型,为决策者进行预警信息的发布提供有效依据。     

ODM技术支持下的滑坡位移预测研究

预测模型的建立是滑坡预报的核心问题。Oracle系统的数据挖掘选件(Oracle Data Mining,ODM)可直接对存储在数据库中的数据进行操作,能减少数据转换的资源消耗,保证数据的安全性。以三峡库区八字门滑坡为例,在深入分析滑坡累计位移变化特征与其降雨、库水位等影响因素响应关系的基础上,采用ODM中的PL/SQL API建立了可预测滑坡位移趋势的支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型,并利用建立的SVM模型对滑坡累计位移量的未来值进行了预测。经验证表明:测试样本的预测均方根误差和平均绝对误差分别为10.07mm和6.54mm,预测结果与实测值变化趋势基本一致,说明基于ODM的SVM滑坡位移预测模型在处理非线性时间序列数据上具有一定的优势,可用于滑坡监测数据的短期预测。     

基于PCA-AHPSO-SVR的煤层瓦斯含量预测研究

为了提高煤层瓦斯含量预测的准确性和科学性,通过主成分分析方法对影响煤层瓦斯含量的7个因素进行特征提取,消除影响因素之间的相关性,减少维度;用支持向量回归机对提取的因素进行训练,并用改进的自适应混合粒子群算法对SVR的参数进行优化,提出PCA-AHPSO-SVR模型;与PCA-PSO-SVR,PSO-SVR这2个模型在相同环境下进行30次运行比较。研究结果表明:研究提出的PCA-AHPSO-SVR模型较其他2种模型平均准确率分别提高5.51%和9.32%,稳定性更佳,可满足工程实际需求。     

基于IREQ模型的低温环境应急救援人员冷应激分析

为更准确地评估低温环境下应急救援人员冷应激情况,避免低温伤害。基于国家推荐性标准GB/T 24254—2009确定我国低温冰冻灾害应急救援作业工作服装热阻（IREQ）,并引入适合描述我国低温冰冻灾害高强度应急救援作业的人体储热率参数,对所需IREQ模型进行改进。计算分析低温冰冻灾害环境下应急救援人员的修正服装热阻、有限持续暴露时间、体温恢复时间。研究结果表明:改进的 IREQ模型计算所得的基本需求热阻更高,有限持续暴露时间更低,对提高低温环境下的应急救援作业安全性具有一定的科学意义。     

基于IPSO-SVM对尾矿坝变形预测的研究

针对支持向量机在参数模型选择上的敏感性,以及在理论上无法直接实现的问题,在标准粒子群算法的基础上对粒子速度与位置更新策略进行改进,通过改进的粒子群算法对支持向量机模型参数进行选择优化,进而提出了一种改进粒子群优化支持向量机(IPSO-SVM)算法模型。根据尾矿坝实测数据,建立了基于IPSO-SVM算法的对尾矿坝坝体位移预测模型,同时与经典的SVM算法以及PSO-SVM算法进行比较分析。结果表明,3种算法在坝体变形预测中都具有较好的可行性,但IPSO-SVM算法在训练效率上有较大优势,而且具有较高的预测精度,更适合在变形预测中应用。     

锅炉烟尘浓度监测误差因素分析

烟尘作为国家规定的重要污染控制指标,要求其排放浓度和总量全部达标排放。但在锅炉烟尘测试过程中目前还存在很多问题,如锅炉烟尘浓度监测采用瞬时监测法,它受各种因素的影响,监测结果误差很大。正确分析引起锅炉烟尘浓度监测误差的因素,对于消除误差,获取代表性样品,正确、客观、真实地反映污染源排放状况,对于控制污染、改善环境质量有着十分重要的意义。