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库岸滑坡地下水位时间序列混沌特征识别与PSO-LSSVM模型预测 总被引：1，自引：0，他引：1
《地质科技情报》2015,(6)
地下水位预测对滑坡稳定性分析具有重要意义,三峡库区库岸滑坡地下水位时间序列在季节性强降雨和周期性库水位涨落等诸多因素影响下呈现混沌特征。在对地下水位序列进行相空间重构的基础上,采用饱和关联维数法和最大Lyapunov指数法对其混沌特征进行验证。再用预测性能优秀的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对其进行预测,并用粒子群算法优化选取LSSVM模型的参数,以克服LSSVM模型参数选取困难的缺点。以三峡库区三舟溪滑坡前缘STK-1水文孔日平均地下水位序列为例进行了混沌分析,分别运用粒子群优化的LSSVM模型(PSO-LSSVM)和BP神经网络模型对STK-1水文孔地下水位进行了预测。结果表明库岸滑坡地下水位序列存在混沌特征,PSO-LSSVM模型预测结果的均方根误差为0.193m,拟合优度为0.815,说明预测效果较理想,且PSO-LSSVM模型预测精度高于BP网络模型,具有较强的实用性。 相似文献
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预测滑坡地下水位的动态演变过程对滑坡稳定性分析具有重要意义, 三峡库区库岸滑坡地下水位时间序列受多种因素影响, 呈现出高度非线性非平稳的特征.为对其进行预测, 提出一种基于相空间重构的小波分析-粒子群优化支持向量机(wavelet analysis-support vector machine, 简称WA-PSVM)模型.该模型引入小波变换法对地下水位序列进行时频分解, 将非平稳的地下水位序列转变为多个不同分辨率尺度下的较平稳的地下水位子序列; 然后重构各子序列的相空间, 再利用PSVM(全称support vector machine)模型对地下水位各子序列进行预测, 最后将各子序列预测值相加得到最终预测结果.以三峡库区三舟溪滑坡前缘STK-1水文孔日平均地下水位序列为例, 首先分析滑坡前缘地下水位变化的影响因素, 再将WA-PSVM模型应用于地下水位预测, 并与单独PSVM模型和小波分析-BP网络模型(wavelet analysis-back propagation, 简称WA-BP)作对比.结果表明: 滑坡前缘地下水位受降雨和库水位影响较大, 利用WA-PSVM模型对STK-1水文孔地下水位进行预测的均方根误差为0.073m、拟合优度为0.966, WA-PSVM模型预测精度高于单独PSVM模型和WA-BP模型.WA-PSVM模型解决了地下水位序列非线性非平稳的问题, 在不考虑影响因素的情况下能获得满意的预测效果, 具有较高的建模效率和较强的实用性. 相似文献
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根据延吉市地下水位周期性变化趋势明显的特点,提出了水位预报的时间序列分析模型。同时,通过模型分析可知该区地下水位变化存在两个主要周期年,即地下水位的季节性变化和多年变化规律,预报结果表明：该模型预测效果较好,运行合理,对规律性不强的地下水位动态预报具有一定的实用价值。 相似文献
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通过在分析上海市地下水环境特征及地下水资源开发利用产生的环境问题,依据地下水位及地面沉降多年监测数据,确定了地下水位及地面沉降控制指标,并对地下水环境容量模型计算结果进行评价,在将其地下水资源管理应用中,取得较好成效。 相似文献
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地下水动态预测的径向基函数法 总被引：12，自引：0，他引：12
地下水系统是一个复杂的随机系统，根据地下水位与其影响因素之间存在的映射关系，建立了一个RBF人工神经网络模型，并将其用于地下水位的动态预测，实例表明，该方法预测精度较高，具有一定的推广价值。 相似文献
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本文探析了汶川地震近区深层井孔-含水层系统在不受水量交换的影响下地下水位的动态变化特征。结果表明,大地震的发生往往能够引起较大范围内深层井孔-含水层系统地下水位明显的异常变化,地震引起的地下水位异常变化特征比较复杂,具有异常形态变化多样,变化幅度不等,变化空间分布不均一,时间分布多阶段以及随时空分布迁移等特点。同时,认为引起汶川地震震时和震后井孔-含水层系统水位异常的机理主要有两个:地震发生时映秀—北川断裂两侧岩体发生错动,引起沿岩体破裂方向(NE)断层附近含水层的地下水位发生显著的突变现象;地震波的传播作用引起云南一带地下水位发生振荡现象。 相似文献
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最小二乘估计的异常现象与地下水位预报的岭回归模型 总被引：1，自引：0，他引：1
结合地下水位预报的实例，分析了最小二乘估计异常现象；应用岭回归方法建立了符合实际的地下水位预报模型。实例表明，模型的拟合精度和预报精度均较高。 相似文献
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依赖于地下水的生态系统广泛分布,潜水含水层本身是个生态系统,地下水不仅维持许多水生生态系统,而且是干旱-半干旱地区陆生植被生存的重要水源。研究地下水与植被的相互联系是生态水文地质学的主要组成部分,重点介绍地下水-植被系统的研究方法。植被吸收的地下水量占总蒸腾量的比例是评价植被依赖地下水程度的一个定量指标,蒸腾量比例呈季节性与区域性变化,取决于植被类型、地下水位埋深与动态变化、土壤岩性与气候条件。植被总蒸腾量可以用涡流相关系统测量。地下水的蒸腾量可以用植物茎流计测量,或者用地下水位昼夜变化估算。用同位素混合模型也能估算地下水占总蒸腾量的比例。植被对地下水位下降的响应可能有两种形式,一种是线性比例响应,另一种是临界突变响应,只有通过长期系统观测植被长势与地下水位的变化才能利用统计分析建立两者响应关系。目前,植被-水文模型只能模拟植被冠层截流与蒸腾对土壤水与地下水的影响,或者模拟土壤水-地下水对植被生长的影响,地下水与植被相互作用与反馈的耦合模型还是个空白。 相似文献
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运用BP网络预测地下水位 总被引：15，自引：0，他引：15
人工神经网络是一门新兴的交叉学科，是处理非线性问题的有效方法。本文把影响地下水位的因素集作为网络的输入向量，地下水位本身作为网络的输出向量，构成了预测地下水位的ＢＰ网络模型。一个实例的应用实践表明，用ＢＰ网络预测地下水位较准确地反映了客观实际，比其它方法如回归模型具有较高的拟合严谨和预测精度。 相似文献
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李宝国 《水文地质工程地质》1991,(2)
时间序列建模过程中一个经常碰到的问题是使用多长的数据系列模型才具有一定的可靠性。本文运用传递函数建模策略(Transfen function modelling),以一个地下水位时间序列资料的分解与建模,对不同数据系列长度的地下水位时间序列模型比较分析。并以此为根据对模型的可靠性与其相应的数据系列长度之间的关系进行了一些初步探索。 相似文献
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许多大坝的失事是由于高地下水位引起坝肩失稳所致。绕坝渗流是影响坝肩高地下水位的主要因素。为此通常将大坝基础防渗帷幕延伸到坝肩岸坡内一定距离,以减小绕坝渗流影响。而防渗帷幕运行性态随时间变化,为了评价坝肩防渗帷幕和地下水位的运行性态,首先分析了地下水位观测资料和水位、降水、温度、时效等时空影响因素及其表达式,随后基于岸坡地下水位观测资料,利用最小二乘法建立了大坝岸坡地下水位的时空分布模型。通过比较模型剩余标准差和测点的剩余标准差,可以确定坝肩地下水位的异常测点,分析岸坡防渗薄弱部位,掌握坝肩岸坡渗流场时空分布规律,监控绕坝渗流的性态。 相似文献
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在边坡稳定性评价模型中可将地下水的水压力总分为静水压力和动水压力。建立考虑水压力的剩余推力法边坡稳定性力学分析模型。推导了利用已知两点地下水位求解其间任一点地下水位和含水层厚度的求解公式。将地下水位和滑面的抗剪强度指标作为随机变量,利用已有数据求其分布特征,提出基于Monte-Carlo法与剩余推力法的边坡可靠性分析方法,并对某公路边坡进行可靠性分析。计算结果表明地下水位的变化与边坡失效概率的变化成正相关关系。在地下水位变化较大的7、8、9月,将地下水位作为随机变量计算得到的边坡失效概率为60%左右,而将地下水位作为确定量计算的边坡失效概率为10%~30%;在地下水位变化不大的其它月份,二者差别不大,但前者总大于后者。 相似文献
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地下水位预测能为生态环境保护和地下水资源规划、管理提供科学依据。为了对地下水位动态变化进行准确预测,针对地下水位样本之间的相似性及影响因子与地下水位之间具有的确定、不确定性特征,提出将集对分析与相似预测相结合,从同、异、反三方面定量刻画地下水位的当前样本与历史样本之间的相似性,建立了基于集对分析的地下水位相似预测模型,并应用该模型计算地下水位预测值。实例检验结果表明:基于集对分析的地下水位相似预测模型的平均相对误差小于3%。与其他地下水位预测方法相比,该方法用于地下水位预测具有物理概念清晰,计算简便,预测精度较高的特点。 相似文献
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以基某地区地下水总量控制所构建的MIKESHE模型为例,利用兰东站地下水监测井2001-2010年实测地下水位过程线,矫正模型中设定的渗透系数;利用地下水位过程线振幅比较,对给水度参数修正。这些参数的率定工作都增加了模型的真实度。 相似文献
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地下水位预测是区域水资源管理的重要依据。针对地下水位在时间序列上表现出高度的随机性和滞后性,建立了基于主成分分析与多变量时间序列CAR（Controlled Auto-Regressive）模型耦合的地下水位预报模型,将该模型应用于济南市陡沟灌区地下水位预测,结果显示,模型模拟值与实测值的决定系数R2和Nash-Suttcliffe系数Ens均达到0.90以上;以2011年为基准年,当降水量减少10%~20%,蒸发量和生活用水量增加10%~20%,调入27.39万~137.0万m3地表水用于农业灌溉时,到2030年灌区地下水位将维持在30.99~31.29 m,较基准年上升0.12~0.42 m。在区域水资源紧缺的背景下,适当引入地表水灌溉,减少地下水的开采,灌区地下水位将逐步回升,对于灌区的可持续发展和区域水资源的合理利用具有重要意义。 相似文献
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文章综合考虑植被、土壤理化性质及水文资料,使用全波段Landsat-5 TM图像,用遥感-数学-模型学结合的研究方法,在实地考察地下水位、土壤水分和其他辅助资料的基础上,建立了评价地下水位分布的遥感模型——GLDRS(Model of Groundwater Level Distribution Using Remote Sensing)。利用GLDRS对研究区进行了实地验证,结果表明:研究结果符合实际情况,认为在地下水埋藏深度不大于3m的自然带,利用GLDRS多波段模型监测并评价地下水位分布是可行的。 相似文献
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采用灰色系统理论中灰色动态模型GM（1,1）,对一观测孔地下水位埋深进行灰色动态模拟。利用观测孔2011年实测地下水位埋深数据建立GM（1,1）预测模型,并对2012年地下水位埋深进行预测。经验证,模型预测精度较高,具有一定的实用价值。 相似文献