基于机器学习模型的淮河流域中长期径流预报研究     

胡义明  陈腾  罗序义  唐超  梁忠民 《地学前缘》2022,29(3):284-291

准确可靠的中长期径流预报是支撑水资源科学调配、提高水资源利用效率的关键。本研究采用AdaBoost模型(AdB)、随机森林模型(RF)和支持向量机模型(SVM)进行淮河流域王家坝和蚌埠站当年11月至次年10月共12个月的中长期径流预报研究。采用置换准确度重要性度量法从130项气象-气候因子及前期降雨/流量构建的1 562个因子变量中筛选出影响各月径流的关键因子,构建了基于AdB、RF和SVM模型的各月径流预报模型,模型参数采用随机搜索技术并结合交叉验证方式确定。采用变幅误差合格率和等级(五级)预报合格率指标对模型的预报精度进行了评估。变幅误差合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为99.8%(AdB)、96.6%(RF)和95.9%(SVM),蚌埠站分别为100%(AdB)、94.8%(RF)和93.8%(SVM);等级预报合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为79.0%(AdB)、76.4%(RF)和79.9%(SVM),蚌埠站分别为81.0%(AdB)、75.6%(RF)和76.6%(SVM)。模型均具有较好的预报效果,但RF和SVM模型对于高流量值的预报存在偏低现象,AdB模型整体上优于RF和SVM模型。  相似文献   

马边滑坡运动特征及冲击强度的数值研究     

陈兴  赵洲  魏江波  许冲 《煤田地质与勘探》2021,49(4):234-241

滑坡运动堆积特征及其冲击强度研究对滑坡风险定量评估具有重要意义。通过对四川乐山市马边滑坡基本特征调查,利用支持向量机模型(SVM)和颗粒流方法(PFC),对滑坡岩土体细观强度参数进行反演和标定,结合UAV数据生成滑坡区高精度DEM,在此基础上,重构马边滑坡三维颗粒流数值模型,模拟并研究滑坡的运动堆积和冲击过程。结果表明:马边滑坡运动时长32 s,主滑时间16 s,运动开始5 s后速度达到峰值,为10.2 m/s;滑坡中后部岩土体运动迹线为直线型,中前部运动迹线成扩散状态,最终呈扇形堆积;滑坡在坡脚处的冲击力可达1.5×109 N,并随着坡脚距的增大,冲击力呈现出指数衰减特征。研究结果与滑坡运动过程实际视频解译结果及堆积现状基本一致,相关研究方法为滑坡定量风险评估提供借鉴。   相似文献   

基于支持向量机的膨胀土胀缩等级预测     

周苏华  周帅康  张运强  聂志红  雷瑜 《中国地质灾害与防治学报》2021,32(1):117-126

膨胀土的胀缩等级判定对膨胀土地区工程建设具有重要的意义。为此,本文提出了一种基于支持向量回归机（SVR）模型的膨胀土胀缩等级预测方法。基于肯尼亚“蒙内铁路”沿线膨胀土的土工试验数据,以土体自由膨胀率作为预测目标,构建了包含两种不同预测指标体系的膨胀土胀缩等级预测模型。模型I以液限、塑限、塑性指数、3种不同粒径的颗粒含量（< 0.075、0.075～0.25、0.25～0.5）、土的类型为输入参数,模型II以液限、塑限、塑性指数、粒径< 0.075的颗粒含量、土的类型为预测参数。两个模型在预测时采用Linear、Polynomial、RBF和Sigmoid核函数进行训练。结果表明:（1）当预测采样次数达到1000次时,训练模型均趋于稳定;（2）整体而言,模型I的预测精度要优于模型II,模型I中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率86.6%,其次为Linear核函数（准确率82.9%）和Sigmoid和函数（准确率75.1%）。模型II中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率77.4%,其次为Linear核函数（准确率74.3%）和Sigmoid和函数（准确率72.9%）;（3）采用Linear函数、Sigmoid函数和RBF函数作为核函数模型对44组未知胀缩等级的土样预测时,模型I中三者预测结果相同的数量占比为73%,其余组土样的预测胀缩等级相同或相邻,不存在“越级”现象,模型II中三者预测结果相同的数量占比为68%,不存在“越级”现象。最后,通过与模糊层次分析法评价结果对比,进一步证明了本文研究结果可为肯尼亚等类似地区工程建设中膨胀土的胀缩等级预测和处理提供依据。  相似文献   

机器学习模型在滑坡易发性评价中的应用          下载免费PDF全文

刘福臻  王灵  肖东升 《中国地质灾害与防治学报》2021,32(6):98-106

机器学习在滑坡的易发性评价中面临两个难点,一是评价指标的客观量化,二是训练样本的选择。鉴于此,采用频率比法实现了评价指标的客观量化,利用k均值聚类算法实现了非滑坡样本数据的筛选。结果表明,以k均值聚类算法筛选非滑坡为前提,神经网络的训练精度由73%提升到了97%,支持向量机的训练精度由75%提升到了96%。基于GIS平台,将神经网络和支持向量机模型计算的全区易发性指数按自然断点法分为五个区域,分区图与历史灾害点的叠加分析统计结果显示,神经网络在全局范围内的评价结果优于支持向量机模型,全局精度分别为76%和74%。研究结果可为南江县的防灾减灾工作提供参考。  相似文献   

基于优化经验模态分解和聚类分析的滑坡位移智能预测研究     

张凯  张科  保瑞  刘享华  齐飞飞 《岩土力学》2021,(1):211-223

针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。  相似文献   

基于多源遥感影像的长春市城市建成区提取     

王博帅  蒲东川  李婷婷  牛雪峰 《吉林大学学报(地球科学版)》2021,51(4):1284-1294

夜光遥感影像记录的城市灯光与人类活动密切相关,已广泛应用于城市信息提取。珞珈一号作为新一代夜光遥感数据源,比以往的夜光数据具有更高的空间分辨率和光谱分辨率,可以更清晰地表达城市建成区范围和内部结构。本文利用珞珈一号夜光遥感影像,通过人类居住指数（human settlement index, HSI）、植被覆盖和建筑共同校正的城市夜光指数（vegetation and build adjusted nighttime light urban index, VBANUI）及支持向量机（support vector machine, SVM）监督分类3种方法对长春市城市建成区进行提取,并与利用NPP/VIIRS（suomi national polar-orbiting partnership/visible infrared imaging radiometer suite）夜光遥感影像、采用同样方法得到的结果对比。结果显示：本文提出的VBANUI提高了传统植被覆盖校正的城市夜光指数（vegetation adjusted nighttime light urban index, VANUI）的提取精度,使用珞珈一号夜光遥感影像通过VBANUI提取的城市建成区结果最优,其Kappa系数为0.80,总体分类精度为90.74%;使用珞珈一号和NPP/VIIRS夜光遥感影像通过HSI按最佳阈值提取城市建成区的Kappa系数分别为0.75和0.72,总体分类精度分别为88.27%和86.54%;复合数据的SVM监督分类法中Landsat-NDBI、Landsat-NDBI-VIIRS、Landsat-NDBI-LJ和Landsat-NDBI-LJlog的Kappa系数分别为0.602、0.627、0.643和0.681,总体分类精度分别为81.11%、81.52%、82.25%和84.48%。研究结果表明：3种提取方法下,均为使用珞珈一号夜光遥感影像的结果优于使用NPP/VIIRS夜光遥感影像的结果,证明相比于NPP/VIIRS夜光遥感影像,珞珈一号夜光遥感影像更适用于城市尺度的建成区范围提取。  相似文献   

GRAPES全球奇异向量方法改进及试验分析   总被引：4，自引：0，他引：4       下载免费PDF全文

李晓莉  刘永柱 《气象学报》2019,77(3):552-562

基于总能量模的奇异向量扰动常用于构造集合预报的初始条件。以建立GRAPES（Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球集合预报系统为目的,基于前期研发的GRAPES全球模式奇异向量方法,在GRAPES全球切线性模式和伴随模式2.0版的框架下,开展了引入线性化边界层方案来改善奇异向量结构,并提高奇异向量计算效率的研究。通过连续试验,从奇异向量的扰动能量结构、扰动能量谱及扰动空间分布等方面,综合分析改进GRAPES全球奇异向量的结构及演变特征。试验结果表明,改进后的GRAPES奇异向量方法有效抑制了之前扰动能量在近地面层不合理的快速增长,同时,奇异向量最优扰动的结构更客观地体现了中高纬度区域大气初始条件中的斜压不稳定扰动及其演变,如在初始时刻奇异向量扰动能量主要位于对流层中层,并呈现出随高度向西倾斜的大气斜压特征;经过线性化演变,扰动能量向较大水平尺度转移,并在垂直结构上表现出向对流层高层上传及向对流层低层下传的特征等。针对GRAPES奇异向量迭代求解中伴随模式计算耗时为主的情况,改进伴随模式中广义共轭余差方案的调用方式,并采用大内存存储法来提高其计算效率,进而将奇异向量总计算时间缩短了25%。总之,改进后的GRAPES奇异向量方法,可应用于构建面向业务应用的GRAPES全球集合预报系统。   相似文献   

面向带电作业的手臂末端输出力评估方法     

林子  熊鹏文  何孔飞  张发辉 《南京气象学院学报》2019,11(2):186-191

为了解决带电作业时手臂末端输出力的准确控制,提出一种基于表面肌电信号（sEMG信号）和支持向量机回归（SVR）实现对手臂末端施力的评估方法.通过手握机械手臂末端的手柄,做往复推拉运动,记录此时手柄处的力传感器的数据F,同时利用3组肌电信号传感器同步采集手臂的肌电信号.将肌电信号提取特征后,与力F组合成样本集合S,在样本集合中随机抽取50%的样本数据作为训练集,分别训练BP神经网络、GRNN神经网络以及SVR神经网络.最后用训练好的神经网络对整个样本集中的力F进行预测,并用均方根误差和相关系数评估模型的预测效果.结果显示,SVR神经网络的预测效果较好,其均方根误差为3.074 0,相关系数为0.951 7.  相似文献   

夏店煤矿断层的支持向量机预测研究     

韩成阳  邹冠贵  薛静雯 《地质论评》2023,69(Z1):119-120

  相似文献   

基于光谱—空间特征的ASTER影像岩性分类研究——以甘肃北山白峡尼山地区为例     

梅佳成  刘磊  尹春涛  张群佳  王乐 《地质论评》2023,69(4):2023040021-2023040021

遥感岩性制图是地质填图中的重要工作,基于光谱特征的岩性分类易受到色调、纹理等因素影响导致精度不佳。前人进行岩性自动分类研究多关注影像的光谱特征,而忽略空间特征,笔者等基于甘肃北山白峡尼山地区ASTER影像,将支持向量机、极限学习机两种机器学习分类方法与基于空间特征的快速漂移算法相结合进行岩性分类。结果表明支持向量机分类总体精度为89.17%;极限学习机不但具有需调节参数少的优势,且分类精度和速度均优于支持向量机,分类总体精度达96.70%;利用快速漂移算法提取的影像空间特征可有效减少错分区,提升岩性分类效果。研究证实将基于光谱特征的极限学习机和基于空间特征的快速漂移算法结合的岩性分类方法具有客观、高效、高精度等优势,可为后续地质填图和找矿勘查工作提供可靠数据支撑,在遥感岩性分类领域具有较高的推广价值。  相似文献