Correlation －SVM 模型在大坝变形预测中的应用     

朱涛  刘慕溪 《测绘与空间地理信息》2015,(8):37-40

引起大坝变形的影响因素很多,即在利用支持向量机（ SVM）模型进行大坝变形分析和预报的过程中,需要将所有的影响因子都输入到SVM模型中,这样会造成输入因子的不侧重性,基于此,本文对大坝变形的影响因子进行相关性分析,根据大坝变形影响因子和大坝变形量之间的关系来确定最优的影响因子,即将比重比较大的影响因子输入到SVM模型中,从而提高了SVM模型运行效率及预测的精度和速度。  相似文献   

突变理论在边坡工程应用的研究进展     

Fan Liuming  Geng Pengchao 《地球科学进展》2015,30(11):1268-1277

突变理论是非线性科学领域中的一个重要分支,作为一种数学工具已经在众多领域得到广泛应用,在边坡工程中的应用尤为活跃。首先简述了突变理论的发展概况和基本原理,然后分别从3个方面详细论述了突变理论在边坡工程应用中的研究进展,即基于尖点突变法的边(斜)坡稳定性分析、基于突变级数法的边(斜)坡稳定性评价和基于灰色理论、模糊数学的尖点突变预测模型对滑坡时间预报,重点讨论了相应的理论模型、应用方法和实际效果,最后结合目前存在的问题探讨突变理论在边坡工程的发展趋势。  相似文献   

一个基于MOM的全球海洋数值同化预报系统     

刘娜  王辉  凌铁军  祖子清  秦英豪 《海洋通报》2018,(2):139-148

随着国家战略利益的拓展,国家对全球海洋环境预报保障的需求日益凸显。近年来,国家海洋环境预报中心研发并建立我国首个涵盖全球大洋的"全球海洋数值预报系统",该预报系统由MOM4全球海洋环流模式及三维变分同化系统组成。该系统的建立,实现了全球范围海洋环流预报业务全覆盖,为我国探索深海大洋环境的迫切需求提供有力保障,明显提升了我国海洋环境预报能力,体现了我国海洋数值预报技术的发展和进步。该系统的历史回报试验和业务化试运行结果表明其对全球海洋环境要素具有较好的预报能力,其预测结果已经在实际业务中得到了应用,在"雪龙号"极地遇险脱困、马航MH370失联飞机搜救等重大事件的预报保障任务中发挥了重要作用,为我国实施海洋强国战略,推进实施"21世纪海上丝绸之路"的战略构想,应对海上突发事件、维护国家海洋权益等各个方面提供有力的科技支撑和保障,并成为我国全球海洋预报业务的重要参考依据。  相似文献   

Uncertainty in marine weather routing     

《Applied Ocean Research》2019

Weather routing methods are essential for planning routes for commercial shipping and recreational craft. This paper provides a methodology for quantifying the significance of numerical error and performance model uncertainty on the predictions returned from a weather routing algorithm. The numerical error of the routing algorithm is estimated by solving the optimum path over different discretizations of the environment. The uncertainty associated with the performance model is linearly varied in order to quantify its significance. The methodology is applied to a sailing craft routing problem: the prediction of the voyaging time for an ethnographic voyaging canoe across long distance voyages in Polynesia. We find that the average numerical error is an order of magnitude smaller than the performance model uncertainty. These results illustrate the significance of considering the influence of numerical error and performance uncertainty when performing a weather routing study.  相似文献   

基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究     

许立兵  王安喜  汪纯阳  陈悦  陈昱文  周峥  陈幸荣  邢建勇  刘克威  黄小猛 《海洋通报》2020,39(6):695-704

结合中尺度数值模式 WRF 预报数据和 ERA5 再分析资料，利用机器学习方法对 WRF 预报场的风场、温度、气压进行预报订正。采用 ERA5 作为真值，与原始 WRF 预报相比，利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低 44%以 上，利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低 34%以上。通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度，分析了关键的预报订正因子。  相似文献   

长江口外潮汐精细化模型研究与精度分析     

季凯敏  路川藤 《海洋技术学报》2019,38(5)

长江口外海上测量除受风浪影响较大外,最重要的问题是潮位控制非常困难。文中简要阐述了开展长江口外潮汐精细化模型研究的方法,介绍了利用潮汐精细化模型对长江口外航路任意点进行潮汐预报的方法,并通过实测数据进行了精度分析,提出了建议。  相似文献   

220KV高压变电所地面沉降预测方法研究     

吴清海  李国战  单昌威 《测绘科学》2010,35(1):107-108

连云港220KV高压变电所因地面发生大面积的沉降,直接影响运营安全。为了探究地面沉降的规律性,指导生产实践,本文以土方量作为研究对象,对220KV高压变电所地面沉降规律进行研究。在沉降区域内较均匀地布设一些能反映地面沉降情况的观测点,测定这些观测点的平面坐标,再定期对其进行沉降观测,求得每期观测点的高程值,从而得各观测点的三维坐标。利用南方CASS绘图软件具有的土方量计算功能,计算出每期沉降观测数据所对应的土方量。以土方量作为研究对象,选用Gompertz模型、双曲线模型、Logistic模型和指数曲线模型,利用1 st0pt软件对土方量数据进行拟合,建立预测模型,对研究对象进行预测并进行精度评定。通过研究发现,该方法能较好地反映地面整体沉降情况,与目前只针对个别点的沉降情况来研究地面沉降变化规律相比,具有明显的优越性。  相似文献   

滑坡危险性预测模型的设计与实现     

王斌  陈云浩  岳建伟  潘骁骏  刘扬 《测绘科学》2010,35(1):169-171

滑坡灾害的发生严重影响人类社会的生产生活,因此对滑坡灾害的预警预测工作一直是地质灾害监测和防治的重点,国内外众多学者都对此进行了相应研究。本文在前人的研究基础上把信息量模型和降雨诱发指数应用在滑坡预测研究中,充分考虑两者的耦合影响,建立了滑坡危险性预测模型,并完成了模型的开发工作。该模型实现了滑坡灾害危险性预测的快速化、自动化,并且已集成到江西省地质灾害预警预报分析决策系统中,得到了成功应用。  相似文献   

Application of FY-2C Cloud Drift Winds in a Mesoscale Numerical Model     

LI Huahong  WANG Man  XUE Jishan  QI Minghui 《Acta Meteorologica Sinica》2010,24(6):740-748

Statistical tests and error analysis of cloud drift winds(CDWs) from the FY-2C satellite were made by using radiosonde observations.According to the error characteristics of the CDW,a bias correction using the thermal wind theory was applied in the data quality control.The CDW data were then assimilated into the GRAPES-meso model via the GRAPES-3DVar.A torrential rain event that occurred in northwestern China during 1-2 July 2005 was simulated.The results indicate that the CDW data were mainly distribute...  相似文献   

基于年际增量法的卷积神经网络模型对中国夏季降水的预测研究          下载免费PDF全文

蒋鹏  胡轶佳  钟中  孙源  吕硕 《气象科学》2023,43(5):569-577

将前冬的500 hPa位势高度、向外长波辐射和海表温度的年际增量作为预测因子，建立基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的非线性预测模型，对中国160个测站夏季降水展开预测研究，并与基于线性奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）的预测模型进行效果对比。结果表明：CNN在1981—2020年的交叉检验中所回报的降水平均PS评分和距平相关系数（ACC）分别为74.33和0.12，比SVD高2.15和0.06，说明CNN比SVD在整体上对夏季降水具有更好的预测能力。其中，CNN对SVD预测较好年份的预测效果提升较为明显，对SVD预测较差的年份则改进不大。CNN对中国降水预测存在一定的系统性偏差，订正后CNN对拉尼娜年的降水预测改进较大。结果表明，基于年际增量法的CNN预测模型展示出较好的潜在应用价值。  相似文献