遗传双线性模型在海洋冰情预测中的应用

提出了一套建立双线性模型（ＢＭ）的简便方案。用作者研制的加速遗传算法可同时估计ＢＭ模型各参数,成功地解决了ＢＭ建模这一难题,为ＢＭ模型的广泛应用提供了强有力的工具。实例的计算结果说明,这套方法在海洋冰情预测中是可行而有效的,通过利用预测过程中产生的残差信息进行反馈矫正,保证了ＢＭ模型高的拟合粗度和稳健的预测性能,增强了ＢＭ对复杂非线性动态系统的适应性。该方案具有一般性,在各种非线性时序动态预测中具     

冰情预报的投影寻踪回归模型

将投影寻踪回归模型应用于黑龙江上游江段开河日期的预报,并与GA-BP模型预报的结果进行了对比分析.结果表明,投影寻踪回归模型预报的精度及稳定性较高,其性能优于常用的GA-BP模型.预报采用理论分析与多元逐步回归分析相结合的方法筛选预报因子,既可确保不遗漏基本影响因子,又能剔除对目标值影响不显著的因子,用于确定冰情预报的预报因子较为适宜.     

面向海洋调查与风险评估的冰情数据应用需求分析

本文对冰情监测数据在海冰条件调查、海冰监测、风险评估与预警中的工作需求进行了论述,并从标准规范、技术要求等角度对具体海冰监测要素的内容进行了汇总。面向海洋调查的传统海冰监测主要目的是获取冰情及环境要素数据,开展不同时空尺度的冰情演变规律分析及预测,为用海规划和工程海冰条件确定提供依据。通过2部海洋调查国家标准,以及涉及风电、港口、核电、船舶、石油、桥梁等涉及6个行业6类工程的9部国内外典型标准对比分析,归纳了海冰调查对于冰情监测的要素性需求。对于近年逐渐兴起的海冰风险评估和监测预警的新需求,结合行业内的试行规范和海冰灾害机理,分别分析了区域综合体和产业经济体两类目标的冰情监测需求。面向冰情监测的不同需求可为海冰监测体系发展提供新的需求。     

黑龙江省的凌汛灾害及其区域划分

根据黑龙江黑河,嫩江（齐齐哈尔、富拉尔基）,佳木斯和哈尔滨四个水文站３０多年的冰情观测记录,分析了黑龙江省河流的冰情特点和凌汛灾害,计算了相应河段５０年一遇和百年一遇流冰厚度极值。最后对黑龙江省河流冰情、凌汛灾害进行了区域划分,为相关的冰工程设计提供了科学合的依据。     

辽东湾海域海上特殊气候平台油气设施防范

辽东湾海域冬季冰期较长,近几年冰情比较严重,给海上油气生产作业带来诸多不便。本文对辽东湾海域历年的冬季气象情况进行了调研和分析,研究和探讨不同天气情况下海上油气田人员在冬季发生事故时的逃生方式,并提出针对性的方案和预防措施。     

渤海湾南部沿岸海区1992—1995年结冰特征与分析

本文对渤海湾南部沿岸海区１９９２－１９９５年冬季现场海冰的实测资料进行了分析总结，探讨研究了该海区海冰的外貌特征，冰情特性及生消变化情况，并对影响该海区冰情的最重要因素－气温与海冰的关系进行了分析。     

黑龙江上游“冰坝”灾害分析及预报系统

黑龙江上游经常形成“冰坝”。本文分析了冰坝形成原因，建立了气象、水文、冰情等要素的数据库；通过对冰坝与各相关要素的关系分析，建立了冰坝中长期预报系统的数学模型，为“冰坝”中长期预报和减轻冰坝灾害提供了科学依据和有效方法。     

门限自回归模型在海洋冰情预测中的应用

给出了建立门限自回归模型（ＴＡＲ） 的一套实用方法, 用作者提出的改进遗传算法可同时优化门限值和自回归系数,成功地解决了ＴＡＲ建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题。实例计算的结果说明了, 这套方法在海洋冰情预测中是可行的和有效的, 在各种自然灾害非线性时序动态预测中具有重要的理论意义和广泛的实用价值。     

海冰预警监测综合信息服务平台设计与实现

冰情及其险情等海冰信息产品的制作与发送是海冰监测工作的重要内容。海冰是渤海及北黄海海域的重要海洋灾害之一,依据政府职能部门、用海企业、社会公众、科研人员等用户对海冰监测信息产品的需求,对海冰预警监测综合信息服务平台建设方案进行研究。通过构建海冰预警监测综合信息服务平台,实现冰情和灾情数据查询、分析、动态显示与发布,以及海冰灾害风险分析与事故应急响应等主要功能,进而实现海上石油平台、滨海核电、高值养殖等典型涉海用户的冰情监测与风险信息的动态管理,以及相关行政区域的灾情信息传送。     

海洋冰情预测的径向基函数网络模型

为了提高非线性时序预测模型的精度,利用自相关技术分析了海洋冰情时序的延迟特性,据此确定了RBF网络的输入、输出向量,给出了MATLAB环境下海洋冰情预测的高精度径向基函数(RBF)神经网络的结构、设计、仿真函数和图形结果的输出方法,建立了海洋冰情预测的高精度RBF网络模型.使用27年的海洋冰情实测资料进行了网络的训练和检验,并将之用于预测,各训练样本的误差为0.0,预测值的精度高于门限自回归模型预测的精度.实例分析表明,所构建的RBF网络模型能充分利用预报因子的信息和神经网络方法的非线性映射能力,模型稳定性好,精度高,可广泛应用于各种自然灾害的非线性时序动态预测.