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影响砂土液化的因素有很多,建立多指标的液化预测模型非常有必要。目前所有的多指标砂土液化预测模型,均默认选取的判别因子之间相互独立,不存在相关性,可能导致各判别因子之间存在信息叠加而发生误判。以唐山地震砂土液化的25个案例为样本,选取8个影响因素作为砂土液化预测的初始判别指标,首先采用主成分分析（PCA）对各判别指标进行分析,对存在相关性比较高的指标进行了降维处理。基于降维后的4个主成分换算得到新的样本数据,以18个案例为学习样本,建立主成分分析与距离判别分析（DDA）相结合的砂土液化预测模型。利用建立的预测模型对18个案例进行回判,结果全部正确。对其他7个案例的液化情况进行了预测,并与规范法、Seed方法、BP法、DDA法的判别结果进行分析比较,结果表明基于主成分分析与距离判别方法的砂土液化判别模型预测准确率为100%。将模型应用于工程实例,判别结果也与实际情况一致,表明该模型具有良好的预测功能,可在实际工程中应用。 相似文献
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主成分分析在一定程度上可以解决大坝变形监测回归模型因子间的复共线性,然而当提取的主成分信息不充分时,主成分回归用于大坝安全预测可能失效。提出以主成分分析提取的主成分作为半参数回归的参数分量,剩余成分和模型误差作为未知的非参数分量对主成分回归进行补偿,建立一种基于主成分和半参数的大坝变形监测混合回归模型。利用某大坝实测资料进行建模分析,结果表明该混合模型能克服回归因子间的复共线性,避免半参数回归补偿最小二乘估计中法矩阵的病态性,比传统的主成分回归和逐步回归模型具有更好的拟合和预报精度。 相似文献
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引入主成分分析法和基于共轭梯度优化算法的人工神经网络模型原理,建立了静压管桩单桩竖向承载力预测估算的新方法。通过对影响单桩极限承载力的各因素进行主成分分析确定了综合变量,构建了以综合变量为输入,以单桩极限承载力为输出的神经网络模型。应用神经网络结构分析的共轭梯度算法,优化计算获得给定样本的网络权值和阈值,获得静压管桩极限承载力的估算网络,应用实例分析计算了静压管桩单桩极限承载力问题。结果表明,利用所建立的神经网络预测静压管桩极限承载力是可行的,且具有较好的预测精度和良好的适用性。该方法为静压管桩竖向承载性状的理论分析开辟了一个新的研究途径,为今后相关问题研究提供借鉴和指导 相似文献
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灰色系统理论的动态预测模型表现出预测精度高、适用范围广、所需原始数据少等优点。以大连市为例,通过模型的残差修正和理论分析,构建大连市城市需水量与废水排放量分析的灰色动态预测模型,利用数理统计的回归分析法对城市需水量和废水排放量进行预测,结果可知:大连市2020年万元工业增加用水量预测值为286.85 m^3/万元,城市需水量预测相对误差在-0.28%~0.26%范围;大连市2016年工业废水排放量预测结果显示为8.85亿t,评价结果与实际数据相差0.86亿t,相对误差为0.9%,证明模型具有较好的精度与可靠性。 相似文献
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基于AGA的SVM需水预测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度. 相似文献
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陕西省农业用水需求预测模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
农业用水是一个地区总用水量中的重要组成部分.论文通过对影响农业用水需求的因素进行分析,运用经济计量学方法,模拟了农业用水量与各影响因素之间的关系,在此基础上构建了农业用水需求的多元线性预测模型,并据此对陕西省2005年和2010年的农业用水需求进行了点预测. 相似文献
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神经网络模型是近年来在需水预测方面应用较为广泛的一种方法,在陕西省的需水预测中根据实际情况采用遗传模拟退火算法对其进行优化,预测的结果和其他预测方法进行对比,证明该方法预测的结果较为合理,能够在类似的预测中加以推广应用. 相似文献
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岩溶地表塌陷是由多个影响因素共同作用导致地面形成塌陷坑（洞）的一种动力地质现象，具有隐蔽性和突发性的特点，常规简单数学模型难以对地表塌陷危险性准确预测。文章先通过主成分分析法（PCA）对选取的地下水位、地下水位波动幅度、给水度等11个影响因素提取5个主成分，对导致地表塌陷危险性的主成分进行全新的解释，同时引入粒子群算法（PSO）优化的支持向量机（SVM）方法，建立PCA-PSO-SVM岩溶地表塌陷危险性预测模型，并结合凡口铅锌矿地区工程实例，将预测结果与单一的SVM模型预测结果进行对比，表明PCA-PSO-SVM危险性预测模型精度更高，可以更好地为岩溶地表塌陷防治工作提供依据。 相似文献
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考虑渗流的主要影响因子,运用遗传神经网络建立了大坝渗流实时预报模型。该模型具有再学习能力,在应用过程中,可以用新的观测资料对模型不断地进行学习训练,且随着样本的积累,模型预报精度不断提高,预报速度很快,因而完全满足实时预报的需要。利用该模型对丰满大坝横向扬压力进行了建模预报,预报值与实测值基本吻合,预测精度高,证明该方法用于大坝渗流实时预报的有效性和实用性。 相似文献
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人均综合用水量方法预测需水量-观察未来社会用水的有效途径 总被引：14，自引：0，他引：14
科学的需水预测是水资源规划和供水工程建设的重要依据.过去,我国水资源规划部门对需水量的预测普遍偏高,造成对水规划和供水工程在不同程度上的误导.1987年,笔者在分析研究国内外预测资料的基础上.提出人均综合用水量加趋势微调方法(以下简称人均用水量法)预测全国需水量,实践证明这方法是有效的,成果是可信的.本文介绍这一创新的预测方法的概念与其应用,与过去有关部门预测成果进行比较,并展望本世纪我国水资源可持续利用的前景,以供水资源规划和供水工程建设部门参考. 相似文献
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海底隧道涌水量数值计算的渗透系数确定方法 总被引：1，自引：0，他引：1
海底隧道的建设往往伴随着高风险,而水害则是海底隧道建设期间风险最主要的来源之一,隧道涌水对施工安全与建成后的运营成本控制有着重要影响,因此,对海底隧道进行涌水量预测便显得尤为重要。数值计算方法是当前涌水量预测中应用最广的方法之一,而计算涌水量过程中最关键的问题之一是渗透系数的确定。以青岛胶州湾海底隧道工程为背景,通过数值计算、模型试验与现场监测数据分析等手段相结合的方法,对海底隧道建设期涌水量的预测进行了研究。首先进行海底隧道开挖后涌水量现场监测,得到开挖后涌水量变化曲线;再采用数值计算方法对围岩渗透系数的取值进行反分析,对渗透系数进行不断修正,并在数值计算中成功拟合实测涌水量曲线,所得到的渗透系数即为数值计算中应采用的合理渗透系数。在结合试验段地质情况的基础上将合理渗透系数与前期地勘压水试验得到的渗透系数进行比对,得到两者之间的关系。并通过模型试验的手段对以上结论进行验证。将其应用到海底隧道的涌水量预测中,通过正演数值计算预测围岩相似洞段的涌水量,其结果对海底隧道涌水量预测有一定的参考意义。 相似文献
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水资源需求预测对于经济社会发展规划和供水规划与管理至关重要,不合理的预测可能会误导水利规划和供水工程建设规模;从用水户的角度出发去揭示其不同层次的真实需水,可提高需水预测结果的合理性.通过对水资源需求内涵和影响因子的详细分析,引入马斯洛需求层次理论初步建立了基本、发展、和谐层次的水资源需求层次理论,并从生活、生产、生态三方面分别探讨不同层次的真实需水.以普洱市为例进行了不同层次的需水预测实践,2020年50%、75%、90%和95%的来水频率,发展层次下的河道外总需水预测量较相关规划成果分别偏小28.2%、22.6%、22.6%和18.1%,基本层次下的预测成果偏小更多,和谐层次下的预测成果也偏小1.8%~13.8%;75%来水频率,发展层次下需水量与"人均综合用水量法"预测结果基本相当,整体偏小0.8%~1.7%.预测结果表明不同频率、不同层次下的预测成果比常规预测结果整体上偏小,弥补了常规预测总是偏大的不足. 相似文献
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Qu Wei Lu Jingxuan Song Wenlong Zhang Tingting Tan Ya&#x nan Huang Ping 《地球科学进展》2014,29(11):1262-1270
TRMM daily precipitation data were validated compared to thirteen precipitation observation station data in Irrawaddy basin, and a calibration method of TRMM 3B42 data based on water balance concept was developed. SWAT model was used to calculate water balance, and then the TRMM data calibration ratio was inferred based on it. Average slope of sub-basin was the independent variable, and calibration ration was the dependent variable for the regression analysis. The calibration ratio of sub-basins without hydrological observation stations were calculated according to the average slope, and then the TRMM precipitation were calibrated according to the ratio in the whole basin. Results showed that TRMM annual and monthly precipitation had a highly correlation with observed data, but had a bad bias. Annual precipitation of TRMM precipitation after calibration were nearly the same as observed; monthly precipitation curve were similar with observed. Daily precipitation forecast rank was improved from medium to well, and there were 2 station forecast bad, 7 forecast well and 4 forecast medium before calibration, but 6 forecast well, 2 forecast medium and 5 forecast excellent after calibration. The results proved that TRMM data precision were highly improved over different temporal scales in Irrawaddy basin through this method, data for hydrological and water resources analysis were also provided. 相似文献
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基于支持向量机（SVM）和独立分量分析（ICA）建立了超长大直径钢管桩极限承载力的预测模型。先采用独立分量分析FastICA算法从实际工程的超长大直径钢管桩试桩的实测数据样本中抽取相互独立的分量,这些分量不仅去除了相关性,还保持统计独立,并服从非高斯分布,能更好地表现数据间的本质结构;然后,确定支持向量机作为分类器,以抽取的独立分量作为支持向量机模型的输入参数,建立超长大直径钢管桩的承载力预测模型ICASVM_Q;最后,采用某大桥的工程数据对预测模型进行测试。结果表明,ICASVM_Q的预测效果明显优于以原始数据作为支持向量机模型输入的SVM_Q模型的预测效果。可见,采用将独立分量分析与支持向量机相结合的方法建模预测超长大直径钢管桩的承载力是可行的,ICASVM_Q模型的预测结果可用于超长大直径钢管桩承载力的设计参考,具有一定的工程应用价值。这种方法还可以用于其他领域的智能预测研究中。 相似文献