高山区冰川突发洪水混沌机制研究

首先,介绍了重构相空间技术,并揭示了混沌特性的主要定量指标,即关联分维数Ｄ２,李雅普诺夫（Ｌｙａｐｕｎｏｖ）指数和柯尔莫奇诺夫（Ｋｏｌｏｍｏｇｏｒｏｖ）熵。然后,对叶尔河冰川突发洪水这一典型自然系统的无序现象,从洪水时序列出发,通过对上述指标的分析,讨论了高山区冰川突发洪水过程和形成的混沌机制,表明该类洪水时间序列具有混沌动力系统的一些特征。     

基于相空间重构理论的天津市近海水质混沌特性研究

针对我国近海水质污染呈现的复杂非线性特征,通过对混沌理论中的相空间重构方法进行研究,提出了一种新的完全基于环境监测数据的近海水质分析方法。以天津市近岸海域为例,首先,根据相空间重构理论,对近海各监测点的1维COD时间序列进行多维相空间重构,求得最佳嵌入维数mmin和吸引子关联维数D;然后,采用Wolf方法计算最佳嵌入维数mmin下重构相空间的最大Lyapunov指数λ1。计算结果显示各个监测点的关联维数D均在3.3左右,最大Lyapunov指数λ1均大于0,表明近海水质COD时间序列具有明显的混沌特征,近海水质系统是一个多维系统,貌似随机无规律的近海水质系统具有内在的、固有的规律。应用表明,该方法实用性强,为进一步采用混沌理论对近海水质进行预测提供了理论依据,非常有利于近海水环境的管理。     

基于安全混沌学的危化品道路运输系统风险评价研究

针对危化品道路运输系统的复杂性与模糊性,采用安全混沌学理论开展风险评价有利于危化品道路运输系统的风险预防与控制。基于混沌模型与耗散结构理论,构建以“人-物-车-环”为要素的危化品道路运输系统的混沌模型。结合危化品道路运输系统的风险辨识结果,利用突变级数法以及模糊综合评价法,对危化品道路运输系统进行多层次分析与计算,确定系统的总突变隶属函数值以及系统安全等级,并进行了应用实例研究。结果表明,基于安全混沌学的危化品道路运输系统风险评价模型具有较好适用性与可操作性。基于安全混沌学的危化品道路运输系统风险评价研究,拓展了安全混沌学理论的应用范围,丰富了危化品道路运输系统的风险研究内容。     

城市污水量短时预测的混沌神经网络模型

通过分析进水水量时间序列的非线性动力学性质,认为该时间序列具有混沌特性.在此基础上,通过相空间重构的方法建立了用于城市污水水量短时预测的混沌神经网络模型;并利用此模型对污水厂的进水水量进行短时预测,取得了较为满意的预测效果.     

变尺度混沌-遗传算法在复杂河流水质模型参数优化中的应用

将变尺度混沌-遗传算法(MSCGA)应用于复杂河流水质模型参数优化.采用湘江衡阳段水质监测资料,以二维河流水质数学模型反演结果的均方误差为适应度函数,估计横向扩散系数Dx、纵向弥散系数Dy和污染物衰减系数κ.数值实验结果表明,MSCGA寻优过程具有明显的分级特征,级级收敛;在同样的条件下,MSCGA的收敛速度较快,为遗传算法(GA)的1.36倍;同时,MSCGA克服了GA早熟收敛的问题,其最优适应度函数值为7.6×10-4,而GA的最优适应度函数值9.6×10-4.将MSCGA应用于研究河段,求得Dx、Dy分别为0.1335、0.0011,BOD5、As、Cr的衰减系数κ分别为0.0229、0.0100、0.0107.     

基于混沌神经网络模型的水库叶绿素a浓度短期预测

通过混沌理论对水库叶绿素a浓度时间序列进行分析计算,得到最大Lyapunov指数为0.0218(正数),表明该时间序列具有混沌特性,可进行短期预测。同时,利用相空间重构的方法计算出时间延迟τ和嵌入维数m,并由此构建了可用于水库叶绿素a浓度短期预测的混沌神经网络模型。将该模型对于桥水库的叶绿素a浓度时间序列进行短期预测,平均预测相对误差为7.85%,取得较为满意的预测效果。该方法对水库的水环境管理具有一定的参考价值。     

强震地面运动的混沌特性分析

引入非线性动力学理论和混沌时间序列分析方法考察强震地面运动加速度时程的非线性特征。首先采用功率谱分析法、主成份分析法和Cao方法定性判断地震动加速度时程具有混沌特性,然后应用混沌时间序列分析方法定量计算了30条地震动加速度时程的三个非线性特征参数。计算表明,这些地震动时程的关联维数为2.0~4.0的分数维,Kolm ogorov熵K2为大于零的有限正值,最大Lyapunov指数在0~1.0之间。结果说明,强震地面运动具有混沌特性,地震动的高度不规则和复杂性是地震过程强非线性的反映。