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61.
以三峡库区八字门阶跃型滑坡为例,针对静态机器学习模型在周期项位移预测中的不足以及高频随机项位移预测困难等问题,提出了一种新的滑坡位移预测方法。基于时间序列分解思想,采用粒子群算法(PSO)对变分模态分解(VMD)进行参数寻优,并将位移时间序列分解为趋势项、周期项和随机项。趋势项主要受滑坡内部因素影响,采用傅里叶曲线进行拟合预测;周期项由外部因素导致,基于格兰杰因果检验进行成因分析,并引入一种对时间序列历史状态具有较高敏感性的非线性自回归神经网络(NARX)进行预测;随机项频率较高且影响因素无法判定,采用一维门控循环单元(GRU)进行预测。最后将各分量预测位移进行叠加重构,实现滑坡累计位移的预测。结果表明,提出的(PSO-VMD)-NARX-GRU滑坡位移动态预测模型精度较高,且各位移分量预测精度明显高于静态模型中BP神经网络、支持向量机(SVM)和传统自回归模型ARIMA,可为阶跃型滑坡位移预测提供参考。 相似文献
62.
探究黄土高填方边坡浅表层水分间的复杂关系是防治坡体浅层水土灾害的基础,本文以延安安塞某黄土高填方体为对象,开展了现场原位长时序监测,并通过交叉小波与小波相干分析方法,研究了坡面效应影响下黄土高填方边坡浅表层水分间的相关关系。结果表明:小波分析方法可用于半定量化研究黄土高填方边坡内外部水分间的相关关系,其优势是可在时域和频域上清晰表现两个时间序列的相关性与变化细节;降雨和边坡浅层土壤水之间存在两个主要的共振时间尺度0.06~1.78d和3.56~28.47d,在两时间尺度段内降雨与浅层土壤水的相关性呈增强趋势,即两者的相关性强弱存在明显时间尺度依赖;土壤水间的相关性强弱和交换转化剧烈程度可用显著相干面积百分比(PASC)表示,边坡不同位置PASC的平均值大小为坡顶(36.39%)<上坡段(37.6%)<中坡段(39.17%),坡面提高了垂向土壤水间的交换转化程度;边坡坡面效应的存在不利于降雨向土壤水的转化,但增强了浅表层垂向土壤水间的交换转化。 相似文献
63.
已有勘探资料表明,西藏尼玛盆地古新统—始新统牛堡组地层具有良好的油气资源显示,然而目前有关于该套地层的地层格架划分仍然薄弱。化学地层学方法在北美页岩气勘探开发中取得了巨大成功,鉴于此,本文以尼玛盆地东部的协德乡南牛堡组剖面作为研究对象,通过对露头样品的主微量元素测试结果进行沉积地球化学、主成分分析、完备总体经验模态分解、以及自相关函数分析,从化学自—异旋回角度以及元素耦合行为出发,探讨地球化学基准面对化学地层格架的控制作用,从而为牛堡组地层提供化学地层划分方案。主成分分析结果表明,牛堡组地层沉积主要受控于细粒碎屑输入、碳酸盐岩、粗粒碎屑输入、氧化还原—生产力、以及盐度这五个因素;经验模态分解和自相关函数分析结果表明,牛堡组地层受到了明显的异旋回驱动,显示出多尺度基准面震荡特点。通过对异旋回信号分量(本征模函数,IMFs)进行重构,并且结合元素相互耦合特性,建立了牛堡组化学地层格架,该结果与岩石地层单元以及沉积相单元一致,证明了本文所提出的化学地层划分方案的可靠性和实用性。 相似文献
64.
以龙王沟磁铁矿高精度磁测数据为基础,采用小波多尺度分解方法,对化极后的磁法数据进行多尺度分解,通过功率谱法计算小波多尺度分解后的各阶细节异常的场源深度。结合地形、地质及钻孔资料,采用2.5D人机交互反演对磁测剖面上的磁铁矿体进行拟合,利用Golden Software公司开发的Voxler软件,在虚拟三维环境下实现二维小波多尺度分解数据的可视化,建立三维地质体模型,直观的预测磁铁矿体的空间范围和分布形态,实现地质、物探和地上、地下信息一体化集成展示,进行专业分析评价和辅助决策,可以有效的提高地质找矿效果。 相似文献
65.
森林凋落物的分解对于维持生态系统物质循环和养分平衡具有重要意义,并受到不同积雪厚度下冻融格局的影响。冻融期(包括冻结过程期、完全冻结期、融化过程期)是冻土区凋落物分解的重要时期,该时期分解的凋落物量约占全年分解总量的一半。积雪减少通常会导致土壤温度降低、冻融循环次数增加,进而影响凋落物分解。通过综述近10年来积雪变化对我国森林凋落物分解影响的研究成果发现,积雪厚度减少在冻融期通常会抑制凋落物质量损失、碳元素释放和纤维素降解,生长季则起到促进作用,从全年来看多数表现为抑制作用。因此,冻融作用造成凋落物的物理破坏,对其分解的促进作用主要发生在后续生长季。积雪厚度减少在冻融期通常抑制氮元素释放,生长季和全年则无明显规律;磷元素和木质素目前研究还存在很大差异。最后,进一步阐述了积雪变化对凋落物分解影响研究存在的问题及未来研究发展方向。 相似文献
66.
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
67.
基于我国华南江南地区274个基本地面气象观测站数据、全国闪电定位数据以及欧洲中心的全球大气再分析数据(ERA-Interim),对1981—2017年华南江南地区的春季雷暴日采用经验正交函数分解方法(EOF),并与气象要素场做回归分析。得出以下主要结论:(1)我国华南江南地区春季雷暴活动高发区主要在广西东部至广东西部;其高峰期在下午18:00和凌晨4:00左右,且大多数雷暴活动持续时间不超过3 h;山区雷暴活动主要在傍晚至夜间;平原雷暴活动主要在白天,高峰在17:00及06:00前后;(2)华南江南地区的雷暴活动存在着3~5年的短周期和16年左右的长周期变化;(3)雷暴日距平EOF分析的前3个主成分累计方差贡献达到72.3%。按其向量场的方差贡献分型,Ⅰ型表现为华南江南雷暴活跃特征呈现较统一的变化规律。深厚西南低涡槽前、上干下湿的水汽层结、上冷下暖的温度层结为华南江南地区发生大范围雷暴天气提供良好的动力、水汽和位势不稳定条件,是华南江南雷暴活跃异常的主要模态;Ⅱ型表现为从华南南部到江西与浙江南部有一条西南-东北向、下宽上窄的雷暴活跃正距平异常区,而两侧为负距平异常区。其环流特征表现为温度整层偏冷,水汽整层偏湿,而西南槽前动力抬升有利于水汽抬升凝结触发对流形成雷暴;Ⅲ型表现为华南和江南地区雷暴活跃特征呈南北反位相异常,其分界线在26 °N附近。其环流特征表现为较强的干冷空气南下与南方暖湿空气在南岭山区对峙形成异常的垂直环流圈。在其上升支,低层干冷空气被卷入中高层使得中高层暖湿空气凝结释放潜热形成对流,造成华南地区多雷暴发生,而江南地区处于垂直环流的下沉支,整层湿度偏干,造成江南地区雷暴相对偏少。 相似文献
68.
对基于水平反射率ZH和差分传播相移率K_(DP)的降水估测综合法R(C)进行了改进,并对广州S波段双偏振雷达2016年2次飑线和2次台风降水过程的Φ_(DP)使用小波分析进行滤波处理,在此基础上使用变距最小二乘法拟合得到K_(DP)的值。分别使用R(C)和R(Z_H)法对2次飑线和2次台风降水过程进行降水估算,将估算结果和雨量计小时雨量进行了对比,并将两种方法的评估结果进行了对比。结果表明:(1)对于飑线类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度要好于R(Z_H)法,且降水率越大,R(C)法优势越明显,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均相对误差(RE)降低了17. 2%,平均绝对误差(AE)减少了1.89 mm,平均均方根误差(RMSE)减少了1.66 mm;(2)对于台风类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度也好于R(Z_H)法,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均RE降低了33. 19%,平均AE减少了3. 95 mm,平均RMSE减少了4.05 mm;(3)对于飑线和台风两种类型降水R(C)法都明显改善了降水率较大时的R(Z_H)法低估问题,但R(C)法在降水率10 mm·h~(-1)时也存在低估,可能是由雨滴谱资料观测误差导致拟合的系数偏小或雷达硬件造成的观测偏差等造成的。 相似文献
69.
随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆(LSTM)网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性. 相似文献
70.
在人类活动和气候变化的复杂影响下,广东省东江流域的降雨特征在66年间发生了显著改变,为了精准识别其时空变化特征,基于流域34个雨量站逐月长序列降雨数据,采用集中度、集中期、OLS回归法、M-K检验法、滑动t检验法、一维连续小波等多种方法,对广东省东江流域上下游降雨的年内分布特征,年际变化的趋势性、突变性和周期性特征以及空间变化规律开展多角度分析。结果表明:广东省东江流域降雨量从东北向西南递减;从上游到下游,年内降雨集中期从6月延迟到7月份,降雨由减少过渡到弱增长趋势;下游突变性较上游显著,上游周期性强于下游;上下游降雨主周期一致,均为17 a。研究成果可为广东省东江流域降雨预报及水资源开发利用等相关研究提供支撑。 相似文献