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应用主分量分析法计算出四川旱、涝、震频率之间的相关权重,提出了灾害之间相继诱发率概念。根据四川旱、涝、震频率之间的相关权重和诱发率矩阵,对３种灾型进行了预测。预测结果与实况符合。 相似文献
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作者用基于Ｂ－Ｐ算法的人工神经网络，提出了建立环境污染物浓度预测的方法，并通过一个大气污染物ＳＯ２浓度的人工神经网络预测实例，证实了人工神经网络用于环境污染预测的可行性。 相似文献
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提出用人工神经网络Ｂ－Ｐ模型进行灾情评估的新方法，该方法将灾情的划分等级作为训练样本集，以指标的各级标准值作为样本的输入特征值，建立多参数的Ｂ－Ｐ网络灾情评估模型。该模型用于５１个灾情个例评估结果表明Ｂ－Ｐ网络用于灾情评估具有一定的科学性和实用性。 相似文献
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应用人工神经网络理论，建立了城市大气环境质量的Ｂ－Ｐ网络评价模型。该模型应用于宜宾市１９８５～１９８９年大气环境质量评价结果表明，人工神经网络用于大气环境质量评价是一种新的评价方法。 相似文献
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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精度和预测精度。 相似文献
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吴云 《大地测量与地球动力学》1999,19(4):1-7
讨论了根据前兆观测估计地震危险性概率的问题,给出了单学科观测异常区和多学科观测异常区地震的危险性概率的评估方法。利用３ 个先验概率值,即地震背景概率—Ｐ（Ｂ）、孕震条件下某学科观测发生异常的概率—Ｐ（Ａｉ／Ｂ）、非孕震条件下某学科观测发生异常的概率—Ｐ（Ａｉ／Ｂ）,就可计算：①异常区有震概率（也称有震报准概率）Ｐ（Ｂ／Ａ） 或Ｐ（Ｂ／ ∩ｎｉ＝ １Ａｉ） 和异常区无震概率（也称虚报概率）Ｐ（Ｂ／Ａ） 或Ｐ（Ｂ／ ∩ｎｉ＝ １Ａｉ）;②非异常区有震概率（也称漏报概率）Ｐ（Ｂ／Ａ）或Ｐ（Ｂ／ ∩ｎｉ＝ １Ａｉ）和无异常无震概率（也称无震报准概率）Ｐ（Ｂ／Ａ） 或Ｐ（Ｂ／ ∩ｎｉ＝ １Ａｉ）。通过几组模拟数据的计算,可初步得出结论：①对于单学科观测,降低非孕震异常概率,即减小干扰,可提高报准概率;②多学科观测同时出现异常,将提高报准概率,但漏报概率也将显著增加。 相似文献
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岩体变形模量是表征岩体变形特性的最重要参数之一，其获取手段有室内试验与现场试验法、经 验 关 系 法、数 值 模 拟法、人工智能预测方法等。人工智能预测方法中常用的是神经网络方法，但神经网络易陷入局部极小值和过学习而导致低精度，支持向量机回归（ＳＶＲ）方法能有效地避免神经网络的以上缺陷，并在小样本、非线性预测方面具有较大优势，但目前 ＳＶＲ 应用于岩体变形模量预测的研究较少。以某水电站坝址区英安岩的试验数据为依托，采用灰色关联分析筛选出与变形模量最相关的纵波波速作为输入变量。在此基础上，以３个国内的水电站为例，分别建立相应的以实测纵波波速作为输入变量的粒子群算法优化－支持向量机回归（ＰＳＯ－ＳＶＲ）变形模量预测模型，同时，通过与 ＢＰ神经网络（ＢＰ－ＮＮ）、ＲＢＦ神经网络（ＲＢＦ－ＮＮ）２种预测方法进行对比，对比分析表明ＳＶＲ模型具有更高的预测精度，预测效果较好，说明 ＰＳＯ－ＳＶＲ方法更适用于岩体变形模量预测。 相似文献
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为厘清鄂尔多斯盆地长８砂岩储层中碳酸盐胶结物的基本特征及其对储层物性的影响，综合运用铁氰化钾和茜素红混合液染色薄片、阴极发光和碳氧同位素等分析技术，对碳酸盐胶结物的矿物学和地球化学特征进行了研究。结果表明，长８砂岩储层主要发育３期碳酸盐胶结物，第一期（准同生期－成岩早期）碳酸盐胶结物以方解石为主，δ１３ＣＰＤＢ在－３．７‰～－２．４‰之间，δ１８ＯＰＤＢ为－１０‰左右，其成因与碱性湖水中碳酸钙的过饱和相关；第二期（早成岩 Ｂ期－中成岩 Ａ 期）碳酸盐胶结物以铁方解石为主，δ１３ＣＰＤＢ为－１４．８‰～－４．１‰，δ１８ＯＰＤＢ为－２１．０‰～－１３．２‰，其主要受有机质热催化作用形成的有机酸轻碳源的影响；第三期（中成岩 Ｂ期）碳酸盐胶结物主要为铁白云石和铁方解石，δ１３ＣＰＤＢ为－９．５‰～－５．５‰，δ１８ＯＰＤＢ为－２５．７‰～－２２．３‰，其可能受有机碳源和早期碳酸盐胶结物发生溶蚀形成的无机碳源的共同影响。理论计算表明，碳酸盐胶结物导致长８砂岩储层孔隙度降低了约５．０６％，其孔隙度损失率为１２．０５％～１２．９５％。该研究对有利砂岩储层的预测具有重要的借鉴意义。 相似文献
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本文应用ＢＰ网络对厦门海沧开发区工程场地的稳定性进行了综合评价,其评价结果与实际情况吻合一致。为工程场地地质质量评估提供了科学依据,同时也表明人工神经网络是解决此类问题的理想方法之一。 相似文献
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李跃清 《成都信息工程学院学报》1999,(1)
应用ＳＶＤ技术,诊断分析了北半球１００ｈＰａ高度场与川渝地区夏季降水的关系。结果表明：高度场与降水场具有密切的时空相关性,第一模态反映了两场间的主要耦合特征;南亚高压活动地区前期１０～１２月、１～４月高度场变化,通过影响未来夏季南亚高压强度、位置,导致川渝地区夏季旱涝异常。高度场与降水场的这种非同步联系,物理意义明确,时空相关显著,是一种有价值的预测川渝地区夏季旱涝异常的强信号。 相似文献
12.
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13.
结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。 相似文献
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人工神经网络和决策树模型在滑坡易发性分析中的性能对比 总被引：1，自引：0，他引：1
机器学习模型广泛应用于区域性滑坡易发性分析。模型的选择关系到评价结果的可信度、准确率和稳定性。现有滑坡易发性分析模型对比研究侧重模型的预测精度。模型的稳定性和数据量敏感性对机器学习模型的性能评估同样非常重要。本文以福建省南平市蔡源流域为研究区,以四川省绵阳市北川县为验证区,从预测精度、稳定性和数据量敏感性3个方面深入对比BP（Back Propagation）人工神经网络模型和CART（Classification and Regression Tree）决策树模型在滑坡易发性分析中的效果,主要结论如下:① 在逐渐增加一定数量训练样本的过程中,BP人工神经网络模型预测精度的增长率更高。在蔡源流域内,当训练样本数量增加10 000时,BP人工神经网络模型的预测精度上升5.22%,CART决策树模型的预测精度上升2.11%。② BP人工神经网络的预测精度高于CART决策树模型,且较为稳定。在100组数据集上,BP人工神经网络模型验证集预测精度的均值和验证集滑坡样本预测精度的均值分别为81.60%和84.86%,高于CART决策树模型的72.97%和76.59%。与此同时,BP人工神经网络模型对应预测精度的标准差分别是0.32%和0.37%,小于CART决策树模型的0.35%和0.67%。③ BP人工神经网络模型分析的滑坡易发区相比CART决策树模型,更接近实际滑坡的空间分布。最后,北川县的验证实验也出现了相同的现象。 相似文献
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In the fifth paper listed in the references, East China was divided into eight drought/ flood regions. But we, taking earth rotation velocity, sunspots, southern oscillation, etc. as the influence factors, through step-wise regression analysis and typical analysis, discussed drought/ flood influence factors of the eight regions. On the basis of them, applying spectrum analysis, we calculated the cycles of every influence factor variation and cycles of drought/ flood variations of every region as well as cycles of vibration between them. The results indicate that the drought/ flood influence factors of East China are southern oscillation, earth rotation velocity, etc. Specially, the influence of EL-Nino is more evident to drought/ flood in most regions than that of others. Generally, there are good correlations between the year of EL-Nino and the year of drought/ flood in most regions. The ways of these factors influencing drought/ flood are shown in lag correlation, by 2-5-year high-frequency vibration 相似文献
16.
陈海龙 《中国地理科学(英文版)》1992,2(2):145-158
According to historical records, there are 264 drought and flood years, occurred in the upper and middle reaches of the Changjiang (Yangtze) River during last 1020 years from 961 to 1980. The evolutionary law and developing trend of drought and flood years are studied. The distribution of drought and flood years are non-uniform and the dry and flood seasons in a year are concentrated. At the angle of monsoon circulation, at present the climate in the upper and middle reaches of the Changjiang River is just in the late stage of frequent drought period and the early stage of least flood period. In addition, the cycle of drought and flood and the feature of drought and flood occurred in the upper, middle and lower reaches of the Changjiang River are analyzed. It shows that the short period less than 10 years is in the majority, and the drought and flood occurred most frequently in the middle and lower reaches of the Changjiang River. 相似文献
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河流水质预测对于水环境管理与水污染防治具有重要意义。近年来,以神经网络为代表的非机理性水质预测模型已被广泛应用于河流水质预测领域。然而,此类模型不考虑水质因子变化的物理机理,导致预测结果难以解释、稳定性差。为此,本文将水质因子变化的物理规律视为一种先验知识约束,建模于门控循环单元神经网络（Gated Recurrent Unit, GRU）之中,以河流水质预测的重要参数溶解氧为例,提出了一种物理约束的门控循环单元网络（Physics-constrained Gated Recurrent Unit, PHY_GRU）。以美国亚特兰大市2021年河流溶解氧预测为例进行实例验证,结果表明：① PHY_GRU与差分自回归移动平均模型、多层感知机和门控循环单元模型相比,预测精度和稳定性明显提升,其中预测均方根误差分别降低了94.8%,62.9%和37.2%;② 综合考虑多种物理规律约束可以提升PHY_GRU的预测精度和稳定性;③ PHY_GRU采用门控循环单元模型训练样本的30%,其预测精度和稳定性即可超过门控循环单元模型。本文提供了一种在神经网络模型中融入水质先验知识的研究思路,有助于提升水质预测模型辅助决策的水平。 相似文献
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19.
周洋 《大地测量与地球动力学》2021,41(9):967-972
针对地震观测数据难以准确预测的难题,提出基于核混合效应回归模型。为验证该算法模型的可行性,结合湖北地震台站地球物理仪器产出数据开展仿真实验,并与传统的神经网络算法作对比。结果表明,该模型能准确预测地震地球物理观测数据且性能优于其他神经网络算法,对水温、水位数据的预测相对误差低于0.05%及0.48%。该研究为地震监测预报人员积累、分析地震基础数据提供了全新思路,同时也为较复杂的深度学习类算法框架模型的构建提供了实践基础。 相似文献