灰色系统理论在变形监测数据预报处理中的应用

结合变形监测工程案例,选用灰色系统GM(1,1)模型实监测数据进行分析预报处理,通过分析处理预测变形的趋势,为变形监测预报提供依据。     

时间序列预报模型的统计比较和评价

关于单变量时间预报序列,目前所用的方法有：指数平滑及其改进,自适应滤波,ｋａＬｍａｎ滤波,线性递推函数,Ｂｏｘ－Ｊeｎｋｉｎｓ时间序列模型等。本文对上述不同的预报模型,通过对预报误差和精度作出统计比较和评价,从而为预报模型的选择和应用提供了依据。一、常用的预报模型为便于叙述,使用下列记号：Ｘ──预报变量Ｇ──趋势函数,通学用０,１,２,或３次多项式描述Ｓ──周期或季节分量Ａ──日历天数影响Ｉ──随机干扰变量模型１Ｘ＝Ｇ＋Ｓ＋Ｉ其中趋势函数Ｇ由代阶多项式加权描述．而季节或周期分量通常为三角函数的线…     

应用移动平均法预报年最高洪峰水位

本文根据惠州水文站二十九年(1959—1987)的年度最高洪峰水位及有关资料,应用移动平均法和周期分析法及方差分折法,找到洪峰水位的趋势变动值和随机变动值,进而将两值做外延、叠加等综合处理后,得到了洪峰水位的预报值。经预报检验,该方法的预报合格率是较高的,预报结果是令人满意的。     

矩阵模型在稻纵卷叶螟预测预报中的应用

根据稻纵卷叶螟迁入量数据和生命表资料,提出矩阵模型模拟卷叶螟种群动态,预测发生期,并试图预报发生量,预报防治适期.模型预报田间发生期是准确的.预报发生量仍需改进.     

计算机系统辅助环境下的旅游信息预报系统优化

随着基于计算机社交网络(Computer social network,CSN)的快速发展,旅游信息预报系统优化(Optimization of tourism information forecasting system,OTIFS)预报成为一个重要的研究热点.提出在计算机系统辅助环境下的旅游信息预报系统(Computer aided tourism information system,CATIS),优化计算机系统辅助环境下的决策过程,该预报系统有效地融合处理数据的稀疏性,特别是异地旅游信息预报.实验表明:该系统相比其它的旅游信息预报系统具有更好的预报效果.     

原州区苜蓿病虫害发生发展动态及防治对策

通过对2002年~2007年原州区苜蓿病虫害的监测,苜蓿害虫的种群数量和病害的病情指数逐年增加的趋势明显,病虫害对苜蓿的危害程度也在逐年加重,应加强对苜蓿病虫害预测预报工作的开展,重视苜蓿病虫害综合防治措施的实施.     

一种用于非线性非平稳波浪极短期预报的复合经验模态分解自回归模型（英文）

目的:相对于由能量平衡方程得到的数值预报模型和以神经网络为代表的非线性模型而言,自回归(AR)模型在波浪预报中具有计算效率高、自适应性强和建模所需的样本小等优点,但同时存在局限于平稳线性假设的缺陷。针对非线性非平稳波浪的极短期预报问题,提出一种复合的经验模态分解自回归预报模型,提高波浪预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳波浪极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于三个不同地理位置的海洋波浪实测数据对预测模型进行验证,并分析非线性非平稳性对波浪预报结果的影响。方法:1.在AR模型中引入经验模态分解(EMD)方法,形成复合的EMD-AR预报模型;2.分析实测波浪数据的非线性和非平稳性特点,并基于实测波浪数据获得AR模型和EMD-AR模型的预报结果;3.基于多种预报误差度量分析AR模型和EMD-AR模型的预报性能以及非线性非平稳性对波浪预报结果的影响。结论:1.波浪非线性和非平稳性会导致AR预报模型精度降低。预报误差中,幅值上的偏差主要由波浪的非线性引起,而相位上的偏差则是源于波浪的非平稳性;2.EMD方法能够有效地克服波浪非线性和非平稳性对AR模型在精度上所带来的不良影响,在精度上EMD-AR模型的预报结果较AR模型有较大提高。     

平稳时间序列模型优选及阶数比选研究——以年最高洪水位预报为例

水位预报因具有数据直观,复核方便,容易确定避险区域等优点而逐渐取代复杂的流量预报.平稳时间序列模型计算简单,容易操作,是水位预报的理想方法.本文对比分析自回归模型、滑动平均模型和自回归滑动平均模型,以简捷原则为原则建立了自回归模型的参数计算方法和水位预报模型.并以丹东一水文站25年水位资料为例进行了两个阶数对比,结果表明3阶预报精度高于5阶,比选结果认为一般情况下可只进行3阶预报就能满足精度要求.     

牡丹的花期预测研究

依据物候学的顺序相关规律,采用回归分析的方法,利用牡丹(Paeonia suffruticosa)花期前的物候现象,建立花期的预报模型,预报牡丹始花日期,通过检验,预报效果良好.牡丹花期预报模型的建立,为相关景区的管理工作,以及游人的赏花活动提供了方便.     

利用互补系统-理论模型提高水文预报能力

由于水文模型是对物理过程的简化,用以描述事物最主要的物理过程,从而数学模型受许多不确定因素的影响.因此,提出了一种耦合了人工神经网络(ANN)和新安江概念模型以提高径流预报精度的方法.该方法用最新的观测资料和新安江模型中产生的径流剩余误差/流量预报结果,其工作原理为用神经网络模型预报新安江模型误差,并作为新数据引入,使径流预报得到改进.对互补的神经网络模型而言,使用的变量要以特定格式输入以符合新安江模型的要求.结果表明,与单独用新安江模型预报相比,互补模型的洪水预报精度有明显提高.     

基于小波神经网络和自回归模型耦合的河道洪水预测方法

在分析非线性河道洪水预报方法中常用BP神经网络不足的基础上,采用具有快速收敛和更有效非线性逼近能力特性的小波神经网络.为适应洪水演进的时变特性,将所建立的用于河道洪水预报的小波神经网络与自回归实时校正模型耦合,校正值为小波神经网络预报值与自回归模型预报误差之和.自回归实时校正模型的参数通过自适应衰减因子递推最小二乘动态更新以提高校正效果.将该方法应用于西江高要断面洪水预报,计算结果验证了其有效性.     

大坝水平位移的灰色预测

在大坝运营过程中,对大坝位移进行监测和预报的传统方法,是在大坝运营相当一段时间后,利用大量的水平位移观测数据由回归分析法建立预报模型.这种方法有需要数据量大、不能在较短的时间内建立预报模型、分布要较典型、计算量大等缺陷,而且只能建立递推模型.另外,传统方法也不能对变形系统作出全面客观分析,更不能对系统作长期预测.但灰色模型能对系统的发展变化作出全面分析,并能对系统作长期预测.笔者按照灰色理论,提出根据坝区水平位移观测资料,建立大坝水平位移变化预报的灰色GM(GKEY MODEL)模型.这种预报模型,计算简单,预报效果好.     

试论推进地震监测预报体系建设

我国是世界上地震灾害最为严重的国家之一.切实建立健全地震监测预报工作体系,把地震监测预报这个基础工作做好,才能最大限度地减轻地震灾害损失,保障我国经济、社会的健康和可持续发展.本文从提高地震监测预报水平,提高防震减灾综合能力,树立科学的防震减灾发展观等三个方面讨论了推进地震监测预报体系建设的有关问题.     

自回归分析模型在基坑变形监测数据预报中的应用

基坑变形监测工作中,由于变形体发生位移变形的影响因素多种多样,样本数据特征不尽相同等,因此如何选择合理数学模型对变形体的形变趋势、形变量值进行准确预报成为一个工程难点。介绍了自回归分析模型的原理及建模步骤,并结合实际工程案例进行数据预报试验分析,得出该模型的适用条件,为类似工程提供参考。     

延吉市空气质量预报系统科学考证

本文介绍了廷吉市空气质量预报系统的建立,以及运行效果,其环境空气中首要污染物PM10的API预报准确率达到70.96%,级别预报准确率达到84.66%.     

矿井地质预报在煤矿安全生产中的应用

地质预报是矿井地质工作中的一项十分重要工作,但由于各种原因,是地质工作中难度最大、准确率较低的一项工作.希望通过各方重视搞好矿井地质预报,建立健全长效机制,使地质预报真正能对生产起到指导作用.     

一种用于船舶纵-横联合减摇的预测控制器（英文）

目的:为提高船舶运动联合减摇效果,提出一种基于船舶运动及船舶水动力预报的联合减摇控制方法,并基于弱非线性二维半方法进行数值仿真,分析该控制方法的减摇控制效果。创新点:1.提出基于船舶运动预报和水动力预报的减摇方法,克服了控制时延对减摇效果的影响;2.基于弱非线性二维半方法进行船舶运动减摇数值仿真,验证了该方法能够实现良好的联合减摇控制效果。方法:1.在控制过程中基于极短期预报方法预报船舶运动姿态,并利用船舶运动方程预报水动力,将预报的水动力作为鳍角分配的依据;2.基于弱非线性二维半方法在时域内进行船舶运动减摇数值仿真,分析该控制方法在各种不同海况下的减摇控制效果。结论:1.弱非线性二维半方法在高速船舶的水动力预报中可以获得良好的效果;2.在各个不同海况下,本文提出的控制方法能够实现有效的联合减摇。     

基于非线性规划的多核RBF最优加权组合预报模型

在6种单核子预报的基础上,建立误差平方和最小原则下的最优加权组合预报模型,通过非线性规划寻优方法搜索出各单核子预测的最优加权系数,利用广西降雨历史资料进行建模,实验结果表明,预测结果的各项指标均优于6个单核模型的分别预报,预测精度高于同期的T213(中国气象局的全球中期天气数值预报产品预报值)模式预报,具有一定的参考价值.     

基于PCA-LLE组合的优化RBF神经网络降水预测模型

提出了主成分分析(PCA)和局部线性嵌入降维方法(LLE)组合的优化RBF神经网络降水预测模型,首先利用主成分分析(PCA)和局部线性嵌入降维方法(LLE)组合对众多气象物理因子降维提取有效因子,再将这些综合有效因子组成的特征空间矩阵作为优化的RBF神经网络的输入矩阵,从而建立网络模型.以此对广西5月三个不同区域平均日降水量进行预报实验,结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报、PCA预报、LLE预报,预报稳定性好,预报准确率较高,具有一定的普遍适用性.     

致富桥

致富桥１９９６年全国粮棉重大病虫发生趋势预报根据病虫基数调查、气候条件以及寄主作物环境分析，预计１９９６年全国粮棉重大病虫为偏重发生趋势。主要病虫发生趋势如下：１．水稻病虫：①稻飞虱，总体中等偏重发生，轻于１９９５年，发生面积在２．２亿亩以上。早稻和...