溧阳台体应变异常与地震的对应关系研究

地震预报的基础是要有连续可靠的高质量的观测资料。地震台站一线的工作人员对本台产出的观测资料的可靠性最有发言权，溧阳地震台的体应变观测资料在历年的全国资料质量评比中连续6年获得前三名。本文通过对江苏溧阳地震台体应变观测资料的分析研究，发现1996年11月09日在南黄海6．1级地震和1997年07月28日在南黄海5．1级地震，台湾1999年09月21日7．6级地震和2002年03月31日7.5级地震以及2001年11月14日青海8．1级地震前后，该台体应变资料有较明显的前兆异常反应，并且有一定的变化规律和异常特征，通过对这种规律的总结对地震预报有一定的参考价值，为此，我们对这种规律认真的分析总结，以提供给大家参考。     

沿江感潮水闸环境引水量的计算方法及实例

墅沟临江水闸对上海嘉宝北片的北引南排以及水资源调度提供了重要保护，本文以墅沟临江水闸为例，采用回归分析法和流量系统法探讨了基于水利调度方案下的沿江水闸环境引水量计算过程，并分析了沿江水闸环境引水量计算的主要影响因子。结果表明：（1）影响墅沟水闸引水量的主要因子是闸门的开度；（2）流量系数可以校正一次过闸流量的影响，但难以反映一潮引水中水闸开度动态变化所产生的影响，仍需进行校正；（3）沿江感潮水闸环境引水量的计算，难点在于闸门开度随闸内外水位差而发生复杂的变化，墅沟水闸闸门开度的设计调度方案与水位的变化是逆向的，人为调控的因素起到很大的作用。分析计算表明不同年型对水闸引水量影响较小，可以认墅沟水闸基本能够保证在不同年型的持续稳定引水。     

大气污染物浓度的投影寻踪自回归预测

环境污染预测是环境科学研究的重要课题之一。线性回归预测，时序预测和灰色ＧＭ预测是常用的大气污染预测方法，但始终未有摆脱“假定－模拟－预报”的模式束缚，难以适应非正态，非线性分布的客观内在规律，投影寻踪高新技术，对数据结构或特征不作任何假定，而是通过直接审视和分析数据，应用计算机软件程序设计，为时序分析开辟了一条“审视数据－模拟－预报”的数据分析新途径，该文采用投影寻踪自回归新技术，建立了大气污染物     

通化市事故预测数学模型的研究与应用

目前，我国的一些地区，行业的伤亡事故正遏而不止，给国家和人民带来了严重恶果，而我们根据已知的伤亡事故，建立了事故预测数学模型，将安全管理的重点放在了事故预测预防上，通过6年来的辛勤努力，使通化这个煤炭，钢铁工业生产基地的伤亡事故得到了大幅度下降，基本遏制住了重特大事故，安全生产取得了显著成效。     

多元线性回归与灰色联合模型在湖泊水质预测中的应用

根据对湖泊水体中所含高锰酸盐指数、氨氮、总磷等主要化学指标及其相关因素人口、工业产值和污水排放量的数据,采用了多元线性回归方法建立了湖泊水质预测的数学模型。并用多元线性回归和灰色模型联合的方法进行实际预测,多元线性回归模型通过F检验认为回归方程的效果比较显著,灰色模型精度检验达到二级,收到了良好效果。     

基于支持向量机回归和小波变换的O3预报方法

使用南京工业区2016年6月1日~8月15日的臭氧（O₃）、O₃前体物及常规气象数据，结合多元线性回归（MLR）方法和小波变换（WT）改进支持向量机回归（SVR）对O₃小时浓度的预报精度.结果表明，通过WT方法将一个高变异性的序列转化为多个低变异性的序列后再处理可提高预报精度，M-WT-SVR预报的决定系数（R²）达到0.90，平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别为3.86×10^-9、28.26%和5.57×10^-9，优于M-SVR和SVR.低层细节序列主要与NO、NO₂和芳香烃有关，而更高层的近似序列受到气象条件、前体物和O₃前期浓度共同影响.与经典的MLR方法相比，M-WT-SVR对O₃小时浓度的预报有明显优势.     

多元自回归模型在枯水径流预报中的应用

多元自回归模型在枯水径流预报中的应用冯国章，王双银，韦华艳（西北农业大学水利与建筑工程学院陕西杨陵７１２１００）关键词多元自回归模型，时间序列，枯水径流，模型评定，预报检验，作业预报ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＴＨＥＭＵＬＴＩＶＡＲＩＡＴＥＡＵＴＯＲＥ...     

热岛与绿地率关系的研究

据1998年7月11日的29个点的温度观测资料与观测点不同半径内绿地率和建筑率分别建立了线性回归关系，结果发现，温度与绿地率存在负相关关系，温度与建筑率存在正相关关系，早上8:00和下午14:00线性相关关系不显著，晚上20:00显著，但绿地范围太小时也不显著，而建筑物在较小范围内就存在显著的线性相关关系。     

规范变换与误差修正结合的环境系统的前向网络和投影寻踪预测模型

为了建立适用于环境系统的结构简洁、形式统一、程序规范、应用普适的神经网络和投影寻踪回归预测模型,针对传统的神经网络和投影寻踪回归用于多因子、大样本预测建模,存在模型结构复杂、学习效率低的局限,提出设置环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的原则和方法,使规范变换后的影响因子皆"等效"于同一个规范影响因子,从而将多因子的的预测建模简化为等效规范因子的预测建模,使模型结构得到极大地简化,提高了学习效率;此外,为了提高预测模型的预测精度,还提出了对预测样本的模型输出值的误差修正公式.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,将m个规范影响因子的每个建模样本组成m个"等效"训练样本,应用免疫进化算法优化模型参数,分别建立适用于环境系统的2个或3个规范影响因子的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型;并依据误差理论,对误差修正公式修正后的模型预测精度的提高进行了严格的数学论证.将基于规范变换与相似样本误差修正相结合的两类预测模型,用于某市5个点位的SO_2浓度预测,并与6种传统预测模型和方法的预测结果进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,同类模型的两种不同结构的的预测值及其相对误差都几乎完全相同或彼此相差甚小;此外,两种不同结构的两类预测模型用于5个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.59%、2.67%;2.18%、2.62%,均远小于传统BP神经网络模型的25.72%、传统PPR模型的14.20%、传统SVR模型的22.13%、模糊识别模型的21.57%、组合算子模型的18.36%和多元回归模型的25.31%;而两类模型预测的最大的相对误差绝对值分别为4.11%和3.57%,更加远远小于传统的6种预测模型的37.18%、56.07%、27.40%、32.14%、38.38%和60.26%.实例分析结果证实了误差修正公式对提高模型预测精度具有切实可行性.基于规范变换与误差修正相结合的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型不仅避免了"维数灾难",提高了学习效率和模型的预测精确度,而且具有简洁、普适、规范、统一和稳定的特点,对其他预测建模也有借鉴作用.     

隧道围岩应变非线性回归分析

本文以小岩头隧道为依托,根据监控工作的实测资料,按照新奥法基本原理中岩体开挖的时间效应,应用数学的方法对量测所得的净空收敛数据进行回归分析,指出在隧道开挖过程中围岩变形的时间效应,为修改设计与指导施工提供理论依据。