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921.
在三峡库区专业监测滑坡中,部分滑坡受到库水或者降雨等外界因素影响,其累计位移-时间曲线表现出明显的“阶跃型”特征。直接使用改进切线角对阶跃型滑坡位移监测曲线进行预警分析,其改进切线角预警值可能在变形曲线陡增阶段高于实际预警级别,增加虚警率。为了准确判别阶跃型滑坡的变形阶段及发展趋势,本文以白家包滑坡和谭家湾滑坡为例,分析滑坡监测历史数据及其影响因素,采用斜率单变点分析法和AMPD法对“阶跃型”累计位移-时间曲线进行特征点提取,结合Hill函数形成特征点拟合曲线,在此基础上利用改进切线角对拟合曲线进行滑坡变形阶段划分及预警分析。结果表明,当前白家包滑坡总体上处于蠕滑变形阶段,预警级别为无预警;谭家湾滑坡处于中加速变形阶段,预警级别为橙色预警。研究表明,本文方法可以很好抑制变形曲线的阶跃特征对预警级别判定带来的影响,更准确地判定滑坡变形阶段。 相似文献
922.
923.
提出了一个基于3层PB神经网络的云南5月雨量的短期气候预测模型。由于神经网络本身是一个非线性动态系统,将其应用到短期气候变化预测这一非线性系统中,更能反映出气候系统状态量之间的物理关系和动力行为特性。并用该预测模型对云南5个区域1991~1998年的5月雨量距平趋势进行了共40次的预测试验和检验,其预测的距平符号相关准确率可达到77.5%。 相似文献
924.
为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,longshort-termmemory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24 h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radialbasisfunctionneuralnetwork,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。 相似文献
925.
场方程是能够表述半空间地震波场的整体特征.波动方程、速度方程和能量方程.通过分析可知每个场方程都具有各自的“场方程矩阵”.能量方程能够对所有场方程矩阵进行综合和贯通,给出了能量方程以“弹性矩阵”为核心的普适性表达形式.最后,运用矩阵的正定二次型理论阐述了“能量矩阵与弹性矩阵”之间一致的对称性和正定性.能量矩阵蕴含的动态力的平衡关系、速度的时间_空间分布和能量的传播及变化的物理意义,能够从能量矩阵的正定二次型特性表述出来.本文研究分析问题的方法完全适用于复杂介质模型,相关的认识和结论可以拓展到均匀黏弹性各向同性介质、均匀弹性各向异性介质、均匀黏弹性各向异性介质以及比奥饱和流体介质. 相似文献
926.
以2021年兰州市主城区678个居住小区房价数据为基础,引入地理场模型量化影响房价的外部因素,通过空间自相关分析、多尺度地理加权回归等模型对房价分异的空间格局及驱动因素的作用机理、带宽差异展开研究,以期为推动河谷型城市房产市场的公平发展提供参考。结果表明:(1)兰州市主城区平均房价为13739元·m-2,空间上呈现“一主三副”的带状多中心组团式分布格局,房价由多中心向四周递减,价格相似的小区在地理空间上邻近分布,具有“小集中、大分散”的局部空间特征。(2)房价分异是多种驱动因素共同作用的结果,区位特征中的主商圈对房价的影响居于首位,建筑特征中的房龄、容积率和邻里特征中的中学数量、绿化率等对房价的影响较大,城市地理特征对房价具有显著影响,愈靠近黄河的小区、房价越高。(3)各驱动因素的带宽差异明显,主商圈、医院等小尺度变量存在高度空间异质性,而容积率、黄河等全局变量基本不存在空间异质性。 相似文献
927.
928.
古尔班通古特沙漠是中国第二大沙漠,也是中国固定和半固定沙丘主要分布区,固沙灌木种较多。冠幅不仅是反映固沙灌木可视化的重要参数,也是反映沙漠植被生长情况的重要变量。以3种沙丘(固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘)上主要固沙灌木为研究对象,利用12种基础模型、BP(Backpropagation Neural Network)神经网络和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)机器学习算法建立了基于固沙灌木株高和冠长率的冠幅预测模型,同时将两种机器学习算法拟合结果与基础模型进行比较,最终选出了适合研究区的冠幅预测模型。结果表明:(1)不同沙丘类型和不同灌木种类的最优冠幅预测模型不同,且固定沙丘和半固定沙丘模型优于流动沙丘。3种沙丘类型最优拟合为M2(Quadratic Model)模型;(2)白梭梭(Haloxylon persicum)在半固定沙丘和流动沙丘上拟合的最优模型分别为M2、M7(Gompertz),沙拐枣(Calligonum mongolicum)最优模型为M2,蛇麻黄(Ephedra distachya)和油蒿(Artemisia ordosica)在... 相似文献
929.
地球生物相是地球生物学的主要研究内容及其表现形式之一.地球生物相是地史时期地球环境与生物相互作用过程中所记录的一系列生物(有机) 特征的综合.这些生物(有机) 记录是生物与环境相互作用的产物, 可以反映出其动力学过程.地球生物相的研究内容包括生物有机质形成、沉积到埋藏过程中的演化, 并由此可以定量恢复有机质变化的动力学过程.本文主要讨论地球生物相中有机质形成的基础, 即反映初级生产力的生物化石的类别、生物的丰度和分异性、生物的保存状态、生物类群结构分析(如生物的优势类群、特征类群、生物组合或生物群落、生物依存关系等) 等为基础的群落、生境型及初级生产力研究, 提出了碎屑岩海滩、潮坪、障壁-泻湖体系和碳酸盐缓坡、潮坪生境型模式, 并编制了生境型柱状图、断面图和平面图以供研究者参考. 相似文献
930.