机器学习在人工增雨效果统计检验中的应用     

李丹  林文  刘群  冯宏芳  胡淑萍  汪智海 《应用气象学报》2024,(1):118-128

利用福建省古田人工增雨试验基地2014年1月—2023年1月小时自然降水数据,结合线性拟合、多项式回归和样条回归等多种数学统计方法,开展决策树、支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)3种机器学习方法在估测目标区自然降水中的应用研究。目标区和对比区自然雨量关系模型对比结果表明:以区域平均面雨量为统计变量时,CNN和四项式回归效果相对较好,其中CNN的确定系数为0.516,均方根误差为1.097 mm;对平均面雨量进行六次方根变换后,各模型的精准度大幅提升,CNN表现最优,确定系数为0.658,其次为SVM;为克服目标区和对比区雨量时间序列效应及空间分布不均等问题,以面雨量空间格点数据作为研究对象,采用CNN 3种优化器(自适应矩估计、均方根传递和梯度随机下降)算法进行对比,发现基于自适应矩估计优化器建立目标区和对比区雨量关系模型最优,其降水估测值与实测值更接近,均方根误差最小,为0.61 mm。因此,利用CNN方法能够进一步优化目标区和对比区雨量关系模型,可为定量评估人工增雨效果提供参考。  相似文献   

基于改进Stacking算法的致密砂岩储层测井流体识别     

史鹏宇  徐思慧  冯加明  史鹏达  赵培强  毛志强 《地球物理学进展》2024,(1):280-290

致密砂岩储层物性差,测井响应对孔隙流体不敏感,应用传统测井解释图版划分流体类型精度较低.机器学习技术通过学习更多维度的特征,可以建立合适的流体识别模型.相较于单一算法,集成学习可以通过联合多个专家模型提升预测精度,但是不同的集成学习策略性能差距较大.本文提出了一种改进的Stacking算法,通过平均影响值法寻找敏感测井曲线作为输入,利用不同的特征集构建多个子模型,并使用不同集成策略将其组合为若干性能更佳的专家模型进行训练,同时引入独立专家避免过拟合,将专家模型的预测结果通过交叉验证的方式进行模拟预测,最后应用元学习器预测最终结果.将该方法用于库车坳陷迪北气藏致密砂岩储层流体识别,测试准确率可达93%,优于CatBoost模型和XGBoost模型,证明了该方法的有效性和适用性.为致密砂岩储层流体识别提供了新的思路.  相似文献   

哈萨克斯坦北部小麦遥感估产方法研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

尹瀚民  古丽·加帕尔  于涛  Jeanine UMUHOZA  李旭 《干旱区地理》2022,45(2):488-498

以哈萨克斯坦北部雨养耕作区为研究靶区,基于春小麦产量统计数据和遥感光谱指数,开展了春小麦估产最优预测时期及植被指数分析,采用回归分析、随机森林、支持向量机及双向循环神经网络模型估算春小麦产量,并对比分析了不同模型的模拟精度.结果表明:北哈萨克斯坦州、阿克莫拉州和库斯塔纳州2007—2016年春小麦估产的最佳预测时期为6...  相似文献   

基于机器学习的格点气温预报订正方法     

方鸿斌  王珊珊  王晓玲  谭江红  鲁礼炳 《气象》2024,50(1):103-114

使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0～72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。  相似文献   

基于增强CT纹理分析联合机器学习鉴别腮腺腺淋巴瘤与混合瘤          下载免费PDF全文

茅枭骁  马树声  卢亮  施久刚  张磊 《CT理论与应用研究》2023,32(1):74-80

目的：探究基于增强CT纹理分析技术联合机器学习在腮腺腺淋巴瘤与混合瘤鉴别中的应用。方法：回顾性分析40例于本院手术并有完整病理资料的腮腺腺淋巴瘤与混合瘤患者,其中腺淋巴瘤组21例,混合瘤组19例。运用Mazda软件在增强CT静脉期图像上手动勾画病灶最大层面ROI区;应用Fisher系数、POE+ACC、MI及三者联合应用（FPM）的方法,筛选出最佳纹理参数,通过ROC曲线评估其诊断效能;最后采用RDA、PCA和LDA、NDA四种机器学习算法进行分类分析,并分析不同算法的诊断效能。结果：纹理特征参数中腺淋巴瘤组的WavEnHH＿s-4、GrVariance、45dgr＿Fraction低于混合瘤组,WavEnLL＿s-4、GrSkewness高于混合瘤组,且均在组间有统计学意义。ROC曲线显示WavEnLL＿s-4的敏感性与特异性较为平衡,AUC值、敏感性、特异性分别为0.797、84.2%、76.2%,具有良好诊断效能;RDA、PCA、LDA、NDA算法的误判率范围分别为30.0%～37.5%、30.0%～37.5%、7.5%～37.5%、5.0%～12.5%,其中误判率最低的是FPM...  相似文献   

基于CCTA的血流储备分数临床应用进展          下载免费PDF全文

李诗航  张晓琴 《CT理论与应用研究》2023,32(2):279-284

近年来基于冠状动脉CT血管成像衍生的无创血流储备分数（FFR_CT）是心血管成像的一项重大进步,血流储备分数能够识别病变特异性缺血,并为血运重建的临床决策提供信息,充当有创性冠状动脉造影（ICA）的把关人。本文旨在综述FFR_CT的研究进展,并简要探讨存在的局限性。   相似文献   

基于机器学习的孔隙型碳酸盐岩油藏相控建模研究——以中东H油田白垩系Mishrif组油藏为例     

邵冠铭  乔占峰  尹楠鑫  曹鹏  孙晓伟  张宇 《海洋地质前沿》2023,(11):76-85

孔隙型碳酸盐岩储层的化学及机械沉积作用使得各沉积微相空间上不具备碎屑岩储层沉积微相明确的几何形态和外部结构,且不同成因储层的物性差异明显。依据常规的沉积微相建模方法难以如实地再现不同微相复杂的空间展布规律,进而也降低了相控属性建模的精度。本文以中东H油田白垩系Mishrif组生物碎屑灰岩为研究对象,通过开展波阻抗、孔隙度和渗透率的反演,利用机器学习的方法建立研究区的三维沉积微相模型。在此基础上,通过不同微相的变差函数分析,开展相控属性建模。结果表明,利用机器学习方法建立的沉积微相模型符合海相碳酸盐岩台地相序变化规律,充分体现了微相的空间形态和各微相间的接触关系,以沉积微相为约束条件建立的储层属性模型不仅满足了模拟结果与已知数据的概率一致性问题,又能分相带反映储层的空间变化特征。  相似文献   

长江中下游湖泊群不同生活型水生植物分布的时空变化(1986—2020年)     

刘兆敏  张玉超  关保华  曹振  来莱  杨启铎 《湖泊科学》2023,35(6):2022-2035

不同生活型水生植物对水环境的影响和碳固持能力不同,开展大尺度范围内不同生活型水生植物的时空分布和动态变化研究,是全面掌握湖泊水生态环境变化趋势、准确核算水生生态系统碳源/碳汇的前提。以长江中下游10 km²以上(共131个)的湖泊为研究对象,基于野外调查和先验知识,通过光谱分析,研发了不同生活型水生植物遥感高精度机器学习识别算法,解析了长江中下游湖泊群不同生活型水生植物的时空变化规律。研究表明,长江中下游湖泊群不同生活型水生植物遥感监测精度为0.81,Kappa系数为0.74;1986—2020年长江中下游湖泊群水生植物面积为2541.58~4571.42 km²,占湖泊总面积的15.99%~28.77%,沉水植物是优势类型(Max_1995年=2649.21 km²,Min_2005年=921.38 km²),其次是挺水植物(Max_2005年=1779.44 km²,Min_2020年=569.05 km²)和浮叶植物(Max_2015年=685.68 km²,Min_2000年=293.04 km²);水生植物主要分布在长江干流流域湖泊群,其次是鄱阳湖流域、洞庭湖流域、太湖流域和汉江流域;变化趋势上,1986—2020年长江中下游湖泊群水生植物面积呈现先增长(1986—1995年)、后下降(1995—2010年)、再增加(2010年后)的趋势。本研究可为长江中下游湖泊群生态环境调查及水环境管理提供重要参考。  相似文献   

结合粒子群寻优的混合核函数极限学习机分类模型     

张婷慧  宇洁  叶张林  林怡 《测绘科学技术学报》2019,36(1)

多光谱影像记录了地球上各类地物的电磁波,具有极大的信息量,对影像上相关信息的处理和提取是遥感信息应用的前提。多光谱影像的信息自动提取技术的准确性和提取速度是图像分析与理解领域永恒的研究主题。针对遥感影像信息提取的复杂性和极限学习机ELM的分类性能,在单隐层神经网络和极限学习机理论的基础上,提出了基于粒子群参数寻优的混合核函数极限学习机分类模型。与标准的ELM、支持向量机等分类模型进行比较验证,实验结果表明,混合核函数的极限学习机总体分类精度最高,达到了92.67%,有效提高了影像信息提取的精度和速度,很好地满足了图像信息自动提取对准确率和速度的双重要求。  相似文献   

基于随机森林算法的大尹格庄金矿床三维成矿预测     

陈进  毛先成  刘占坤  邓浩 《大地构造与成矿学》2020,(2):231-241

大数据及机器学习技术在解决各行各业的复杂非线性关系问题方面已经体现出巨大的优势。本文尝试将随机森林(RF)算法引入三维成矿预测领域来开展研究,以胶东大尹格庄金矿为研究对象,在构建招平断裂(地质体)三维模型的基础上,通过各种空间分析方法提取控制矿体形成的若干控矿地质因素特征值,进而获取成矿空间中控矿地质因素分布值,最后将矿区钻孔立体单元化形成采样数据集并利用RF算法对矿区开展三维矿体定位预测,结果表明:决策树棵数M=800、属性个数K=7是最优参数,能获得总体精度97.32%和kappa系数0.6292的综合分类精度;RF算法的分类精度要优于支持向量机(SVM)算法和多层感知器(MP)算法。RF算法对大尹格庄金矿开展的三维矿体定位预测取得了较好效果,并在矿区深边部预测了7个三维找矿靶区,证明大数据技术在矿产资源定位预测方面具有巨大的应用前景。  相似文献