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由于月降水量时间序列含有大量噪声, 并表现出明显的混沌特性, 现有预测模型均存在一定程度的不足.基于混沌理论的小波分析-VOLTERRA级数自适应(WA-VOLTERRA)耦合预测模型, 在对月降水量时间序列进行混沌特性识别的基础上, 先用小波分析对月降水序列进行时频分解, 再分别对各频率分量进行相空间重构并用3阶VOLTERRA级数自适应模型建模预测, 最后综合得到原始序列的预测值.以相近区域杭州市和南通市的月降水序列为例, 并通过与小波分析-支持向量机(WA-SVM)模型进行比较, 发现该模型具有较强的适用性和更高的预测精度. 相似文献
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矿产信息是各种成矿相关信息的综合体现,为了有效地提取成矿预测综合信息,有必要客观地筛选原始观测信息,突出成矿密切相关的致矿因子。粗糙集不需要数据的附加信息或先验知识,在知识库分类能力不变的前提条件下,删除无关或不重要的属性,能对决策系统进行有效约简。提出基于粗糙集理论进行集成化预测模型研究的新方法,基于粗糙集思想提取与成矿密切相关的特征矿化信息,获取最佳变量组合及区间值,并将其作为参量建立预测模型,结合经典矿床统计预测聚类方法确定代判临界值,及特征分析方法对矿产资源进行定量预测,确立了8个成矿有利单元,与研究区勘查工程资料基本吻合,表明该方法能够有效降噪,简化模型,为靶区预测提供准确的依据。 相似文献
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基于GM(1,1)模型的塔里木盆地南缘孤立绿洲降水灾变预测 总被引：1，自引：0，他引：1
我们选取了具有一定代表性的塔里木盆地南缘的孤立绿洲民丰县作为研究区,在对数据有效性的验证之后,利用研究区1980~1999年的降水资料,运用灰色系统理论的季节灾变预测方法,对该地区未来年份的降水量进行预测,并建立灰色季节灾变GM(1,1)预测模型,预测未来旱季到来的年份,为预测未来降水趋势提供了信息。结果表明:该研究区下一个旱灾灾变年大致指向2006年至2007年左右。这对合理利用本地气候资源具有实际意义,并且能够为研究干旱区气候变化提供一定的帮助。 相似文献
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区间非概率可靠性方法的设计思想有时可能会过于保守而出现无谓增加工程造价的情况,从而导致区间非概率可靠性方法的适用性存在问题。为此,引入概率理论和蒙特卡洛法,得到区间非概率可靠性方法适用性评价指标,从而建立出区间非概率可靠性方法适用性的研究方法。结合实际工程,探讨区间非概率可靠性方法在岩溶区稳定性分析中是否会出现适用性问题,并研究具有区间不确定性的自变量变化幅度、自变量个数以及函数类型对区间非概率可靠性方法适用性的影响规律。研究表明,当自变量的变化幅度较大且自变量个数较多时,区间非概可靠性方法的适用性存在明显不足,相关研究结论能够为区间非概率可靠性方法的应用提供参考。 相似文献
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卫星降水产品在一定程度上为地表观测稀疏地区的降水提供了参照值,但在具体应用时仍需进行适用性和精度评价.为降低不确定性,通行做法是利用地面观测数据对卫星产品进行融合校正,评价和修正卫星降水产品.以TRMM为例,对研究中国大陆范围的融合TRMM降水的公开成果进行了检视,发现不同研究成果结论之间存在不可忽视的方向性相背情况,极大地影响着生产实践应用中对融合产品的可靠性判断.研究认为,这种融合结果相背的现象与融合校正方法关系不大,而与地面降水参照站点选取的范围有密切关系.研究表明,仅靠TRMM卫星降水自身及与地面融合方法的创新,尚不能降低卫星降水产品的不确定性.目前仍需加强对卫星降水融合中地面观测数据的完整性要求,采用多种独立检验方法验证融合结果的一致性和可靠性. 相似文献
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非平稳条件下北京市最大月降水量频率特征分析 总被引：1，自引：1，他引：0
为探究气候变化下极端降水的频率变化特征,基于北京市22个雨量站实测月降水量数据,以时间为协变量构建平稳和非平稳GEV模型,对北京市最大月降水量序列(极值降水序列)进行模拟和频率分析,并采用Bootstrap方法对频率分析结果的不确定性进行评价。结果表明:所有极值降水序列的最优概率分布模型均为非平稳GEV模型,该模型能够抓住序列随时间呈显著下降趋势的变化特征;由非平稳GEV模型估算得到的极值降水重现水平随时间呈减少趋势,这意味着未来极值降水导致洪涝灾害的风险在降低,但导致干旱的风险将增加;随着重现期的增加,极值降水重现水平估计值的不确定性也随之增大。 相似文献
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基于PCA-GEP算法的边坡稳定性预测 总被引：5，自引：1，他引：4
提出一种基于主成分分析的基因表达式程序设计算法,并将其用于边坡稳定性预测。该算法先采用主成分分析法对样本数据进行预处理,有效地减少预测模型的输入量,消除输入数据间的相关性,再将得到的新样本数据输入基因表达式,构建边坡稳定性的预测模型。利用该预测模型对82个危险圆弧破坏边坡实例中的71个实例进行学习,对另外11个实例进行预测,取得了较好的效果。在保留传统的以误差值作为评判模型优劣标准的同时,引入AIC信息准则法,分别对v-SVR算法和GA-BP网络算法和PCA-GEP算法三种预测模型进行比较分析,结果表明,运用该算法可以获得更优的预测模型,其预测结果比v-SVR算法和GA-BP网络等其他算法得到的结果具有更高的预测精度。工程实例计算表明,该方法是合理、可行的。 相似文献
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基于多元地学大数据的三维成矿预测方法是开展深部找矿预测的新方法和新手段,也是当前成矿预测领域的研究热点之一。然而,大数据具有高维、混杂、非精确等特点,其分析处理过程面临多重不确定性。多元地学大数据整合是三维成矿预测的最终环节,其存在的不确定性将直接作用于预测结果,影响进一步的找矿应用和风险评估。本文以宁芜盆地钟姑矿田为例,从大数据思维出发,定量分析和度量预测要素和数学模型在数据整合过程中存在的不确定性及对三维成矿预测结果的影响。结果显示,断裂构造、背斜轴部等预测要素的不确定性对三维成矿预测结果的影响最为强烈;数据整合模型中,较之Logistic回归模型和证据权重模型,神经网络模型可能具有更高的不确定性程度。进一步工作可通过增强上述预测要素的可靠性和有效性、采用更多的数据整合模型进行更为全面的不确定性分析和评价,以获得更为可靠的三维成矿预测成果,从而降低成矿预测和找矿勘探风险。 相似文献
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风化花岗岩边坡位移受多种不确定因素影响,其预测是一个复杂的不确定性问题。以平益高速某风化花岗岩边坡为研究对象,先利用少量位移监测数据建立五种单项预测模型,然后基于集对关系准则定量分析各单项模型预测值与实测值间的集对关系,并通过联系数确定组合权重系数,最终建立了关于边坡位移的组合预测模型,并将预测数据与实测数据进行了对比验证。研究表明,利用集对分析组合理论建立的模型实现了预测信息的优化组合,相对单项模型,组合模型的预测相对误差最大不超过20%,绝对误差平方SSE、标准误差SE等指标偏小,可为边坡动态施工管理提供更加可靠的依据。拓宽了集对分析组合理论的应用范围,也为解决其他类似工程的位移预测问题提供了思路。 相似文献
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成矿过程是一个复杂的物理化学过程,由于地质自身的不确定性、原始数据采集和处理的不当、预测方法中经验参数的不确定性等多重因素的叠加,造成矿产资源定量预测结果中潜在大量不确定性。在科学认识这些不确定性的基础上,如何降低不确定性是预测评价研究的一个重要方向。以地质异常理论和成矿动力学为指导,双向预测评价方法是降低地质异常分析中不确定性的有效途径,该方法具体包括基于矿床成因模型的成矿模拟和基于找矿模型与勘查数据相结合的模型驱动预测。前者作为研究成矿地质演化过程、探讨成矿动力学机制的定量化方法之一,可以直观展示成矿过程内部物理化学变化。作为对致矿地质异常分析的有效手段,通过将成矿过程抽象为不受时空间限制的可迭代计算的偏微分方程组,可实现定量化描述复杂成矿动态过程并预测成矿有利部位。通过挖掘成矿有利信息,分析地质变量并赋值,为预测模型提供大量的定量化预测变量和特征值,是矿产资源定量预测评价的一个最具潜力的发展方向。后者以勘查学为指导的矿化异常分析,从矿致地质异常的角度开展定量预测,减少了单一成矿有利信息的多解性并降低了预测结果的不确定性。该技术手段是依托空间数据库、地质统计学和地理信息系统空间分析技术支撑,以三维地质体模型的建立为基础,以分析成矿规律并建立找矿模型为核心工作内容,以证据权、找矿信息量等数学方法为工具,统计分析研究区内各地质要素单元的分布情况来探讨各地质要素对矿产预测的影响,最终实现基于“立方体预测模型”的定位、定量和定概率的隐伏矿体三维预测目标。以上方法从两种不同的地质角度和定量化理念创新性地实现了双向联合预测评价,两种技术手段的融合作为综合圈定“5P”找矿地段的数学地质方法,其作用和价值是相互补充并有机结合的。通过文中方法介绍和应用实例的研究成果,可以明确该方法确实提高了矿产资源定量预测评价的预测精度,一定程度上降低了预测的不确定性,整体上推动了地球科学研究由定性描述向定量化自然科学的转变。 相似文献
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水文模型是模拟水循环过程重要手段,依靠单个模型进行模拟往往存在很大的不确定性,使通过多模型进行组合模拟成为必然趋势。选取3个集总式水文模型应用贝叶斯模型平均(BMA)进行流域月径流量的多模型模拟,采用期望最大化算法推求BMA分布参数以得到BMA均值模拟序列和90%不确定性区间。以武烈河实测数据为例进行分析,结果表明:BMA方法既能通过均值模拟提供更高精度的模拟效果,还可通过不确定性置信区间定量评价模型结构不确定性,为径流模拟提供丰富信息。 相似文献
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岩土体当中存在大量的不确定因素,给边坡的稳定性分析判断带来了困难。在分析了计算参数的不确定性是影响分析可靠性的主要原因的基础上,运用模糊集理论考虑计算参数的不确定性,提出了模糊参数的具体构造方法和边坡稳定的不确定性分析思路。该方法可以根据不同隶属度下的参数截集区间,计算出相应隶属度下的安全系数区间,并可由此得到边坡的可靠性指标和安全系数建议值。通过不同算例研究表明,使用此方法能充分考虑计算参数的不确定性,得到的安全系数更加科学可靠。 相似文献
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盾构施工引起的地表沉降量的预测与评价具有很强的随机性和不确定性,用常规的数学模型难以准确表达。本文采用因子分析法对影响盾构施工引起地表沉降的9个因素进行了主因子的提取,得到4个主因子。以此数据集对BP神经网络进行训练,并用Levenberg-Marquardt(LM)算法对BP神经网络进行了优化,建立了基于因子分析的LM-BP神经网络预测模型。结合工程实例将预测结果与LM-BP神经网络模型的预测结果进行比较分析,表明本预测模型具有较高的准确性,符合实际工程的需要。 相似文献