多层砖房震害的灰色预测

本文将灰色聚类方法应用于震害预测之中,建立了多层砖房震害预测的灰色模型。通过唐山地震43个实例的预测结果与实际震害的比较,说明了这种预测模型的有效性。     

群体震害的快速预测法

本文收集了国内大量的实际震害资料和预测震害资料,在对这些资料进行分析处理的基础上提出了群体震害预测的快速法模型。通过对厦门市的震害预测和比较,说明了本文提供的预测模型的可靠性。     

基于模糊数学的农村砖木民房震害预测研究

基于模糊数学方法及其应用理论对农村地区砖木民房进行震害预测研究。建立了适用于砖木民房的震害影响因子集及其与震害等级的模糊关系,进一步研究出基于模糊综合评价方法的砖木民房震害预测模型。初步研究表明,该震害预测模型条理清晰,计算简便,可进一步研究推广应用。     

供水管道震害预测模型及其在GIS环境下的实现

供水管道的震害主要原因是强烈的地面运动或场地失效以及管材、管径尺度等因素的影响。因此,将管道细分为单元,并分别考虑主要因素是强烈的地面运动或场地失效对单元的震害影响,建立相应的震害预测模型;单元综合震害以及由单元组成的管道体系的震害,则采用综合概率法进行预测。用GIS空间分析技术,依据用户指定的单元划分原则进行多因素单元自动划分,将有助于提高震害预测的自动化水平和预测效率。另外主要介绍了供水管道的单元震害预测模型和综合概率预测模型;叙述了在GIS环境下管道数据管理与查询、地图显示、预测单元自动划分、预测结果的显示输出等功能设计。     

钢筋混凝土耗能支撑框架结构的震害预测

首先介绍了一种新的震害预测方法——基于模糊概率的震害预测模型。在分析了钢筋混凝土框架结构抗震性能以及摩擦耗能支撑框架结构在地震作用下力学性能的基础上，提出用结构层间屈服强度系数、层间剪切位移角和地震损伤指数这三个指标作为其主要震害影响评价因子。同时，利用所提出的预测方法，建立了钢筋混凝土耗能支撑框架结构房屋的震害预测模型。     

基于支持向量机的砌体结构震害预测新方法研究

应用简便、可靠的震害预测方法对我国大量存在的砌体结构进行抗震性能评估，是防震减灾工作的重要举措。基于支持向量机(support vector machine, SVM)理论提出了砌体结构震害预测新方法。首先，详细阐述了基于SVM的砌体结构震害预测新方法的基本原理及步骤；其次，确定了砌体结构的震害影响因子及量化值，建立了震害样本数据库及预测模型；最后，将SVM预测结果分别与实际震害结果和BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明，基于SVM模型的砌体结构震害预测方法步骤简单。结果可靠，在样本数据有限的情况下相对BP神经网络算法有较大的优势，可以用于砌体结构的震害预测。     

基于PSO-SVM的城市桥梁群体震害预测模型研究

本文根据城市桥梁群体的实际震害资料数据,采用粒子群算法（PSO）来优化支持向量机（SVM）参数,选择影响桥梁震害等级的8个因素作为特征输入向量,充分用2种算法的优点建立PSO-SVM的桥梁震害预测模型。通过比较PSO-SVM和SVM模型对桥梁震害的预测能力,发现PSO-SVM模型具有较高预测精度和较高的推广价值。本文的研究成果对桥梁震害等级的预测具有一定的参考价值和指导意义。     

基于KPCA和GA-LSSVR的惠州砖混建筑物震害易损性研究

科学地预测城市建筑物震害易损性,以此来分析城市防灾的薄弱环节,是预防及减轻地震损失的关键步骤。惠州建筑物普查结果中,少数抽样建筑物有详细图纸,可以进行具体的震害计算,多数建筑物无详细图纸,尚无合适的精确计算模型。文中对有详细图纸的砖混建筑进行了震害指数计算,根据普查数据表识别并量化了震害影响指标,进而建立了样本库以及基于KPCA和GA_LSSVR的预测模型。在此基础上,对无详细图纸的砖混建筑进行了震害指数预测,得到了惠州区域砖混建筑物的震害易损性矩阵。该预测模型利用KPCA对建筑物震害影响因素进行特征提取,并用LSSVR来对建筑物震害指数进行回归预测,利用GA对LSSVR中的相关参数进行寻优,其可用性和有效性均在文中有所验证。     

河北省北部地震灾害经济损失预测

地震灾害经济损失预测是震害预测的重要组成部分,在河北省北部地震危险性概率分析、建筑物、生命线工程等震害预测的基础上,确定了震害经济损失预测的各种参数,以乡（镇）、区（市辖区）为基础统计单元,采用动态预测模型,预测河北省北部２００５年前震害经济期望损失：直接经济损失１９．７４亿元,总经济损失３１．９２亿元。若怀来发生５．５级和６级假想地震,震害经济损失分别为３．０６亿元和４．８２亿元,死亡１人和１１     

基于抗震性能普查数据的城区群体建筑震害预测初探

采用孙柏涛等人提出的基于已有震害矩阵模拟的群体震害预测模型,在广东省防震减灾"十一五"重点项目"重点监视防御区县级以上城市建(构)筑物抗震性能普查"数据的基础上,对已做过震害预测城市(区)与普查城市在设防标准、建筑年代、地上层数、建筑用途及平面形状等五方面进行相似度计算,最后得出普查城市的震害矩阵,对比分析结果表明,应用该方法对群体建筑物实施震害预测是可行的。     

基于Boltzmann机的矿产靶区预测

矿产靶区预测是一种从统计单元集合中识别找矿靶区的非线性模式识别过程,可以利用Boltzmann机能够对外部刺激进行编码和重建的功能,实现基于Boltzmann机的矿产靶区非线性统计预测过程.鉴于此,笔者定义了面向矿产靶区预测的三层Boltzmann机模型,模型输入层神经元数目等于找矿证据数目,输出层只有一个神经元,隐藏层神经元数目由用户根据矿产靶区预测的精度要求确定;模型应用Hebbian编码和模拟退火算法相结合的随机学习算法进行训练,根据学习训练后模型输入层与隐藏层神经元之间的连接权确定找矿证据的权系数;根据证据权系数和统计单元证据组合特征计算单元成矿有利度,圈定找矿靶区.在GDAL数字图像输入输出函数库基础上,用VC++语言开发了面向栅格数据的矿产靶区预测Boltzmann机算法程序并应用于新疆阿勒泰地区的矿产靶区预测研究.结果表明,Boltzmann机模型预测的统计单元成矿有利度能够正确反映研究区已知矿床(点)的空间分布规律,因此,基于Boltzmann机的矿产靶区非线性统计预测模型是有效的.     

历史地震资料与地震的中长期预测

故障诊断模型的基本内容是根据动态系统的外部特征来判断系统内部是否发生故障及确定故障发生的部位、时间和大小。由于故障诊断技术在监测及诊断故障的思路上和地震预报有很多相似之处，因此，把故障诊断技术应用于地震预报是可行的。由于该模型与其他数学模型一样，需要有较多的学习过程，所以历史地震资料在该模型中有重要作用。而其中的鲁棒性故障诊断模型在抑制各子模型的个性，凸现其共性方面有其特有的性质，所以把它作为一种综合模型，能抑制各子模型的个性，突出在地震预测方面的共性，从而提高预测的精确性。本文根据一个实例，说明了这种综合性模型的可行性。在文章的最后，由信息量的分析，说明了模型的鲁棒性特征。     

基于GIS技术的震后泥石流灾害损失耦合预测方法

当前预测震后泥石流灾害损的方法所用时间较长,且预测结果误差较大,存在预测效率低和预测准确率低的问题。本文基于GIS技术的震后泥石流灾害损失耦合预测方法,采用GIS技术获取震后泥石流灾害的相关信息,根据获取的信息建立流域水量计算模型、固体物质量计算模型、泥石流起动模型,对泥石流的起动过程进行分析,在财产损失预测模型和人员损失预测模型的基础上构建震后泥石流灾害损失耦合预测模型,实现震后泥石流灾害损失的预测。结果表明:本文所提方法预测效率高、预测准确率高。     

地震震级预测的相关向量机模型

为了借助容易获取的地震相关因素间接预测地震震级,提出基于相关向量机（Relevance Vector Machine,RVM）方法的地震震级预测模型。通过样本学习建立地震震级与地震累积频度、累积释放能量、平均震级、b值、η值和相关区震级等6个主要影响因素之间的非线性映射关系,利用已知影响因素预测地震震级。结果表明:RVM模型预测结果均优于BP神经网络及SOM-BP神经网络预测结果;通过敏感因子分析比较各因素的敏感程度,b值和η值最为突出,在震级研究中应重点分析。综合分析,RVM模型具有精度高和离散性小等优点,对地震震级预测有较好的推广价值。     

中国大陆及邻区地震活跃幕的灰色预测

本文利用灰色系统理论GM(1,1)模型研究了地震活跃幕的预测,建立了中国大陆及邻区地震活跃幕的灰色预测模型,通过实例计算证明该模型精密度较高,可以用来预测中国大陆及邻区下一地震活跃幕的大致开始时间以及持续时间。     

Long-Term Prediction of Water Quality in Marine Water Areas

Random walk approach is used to develop a model for long-term prediction of water quality in shallow marine waters. The model allows one to simulate variations in hydrological situations, reactive solutes, interaction between solutes and liquid and solid boundaries. The model application is illustrated by calculations for Amur Bay. Calculations using the long-term prediction model has not found a stationary state in the pollution level. The velocities of seaward motion of pollution front and the rates of increase in the concentration of a nonreactive solute are given.     

四川和云南地区场地平均剪切波速vS20和vS30经验预测模型研究

利用四川和云南地区共973个工程场地钻孔资料,分别基于常速度外推模型、对数线性模型和条件独立模型的经验外推方法建立了该区域20 m和30 m平均剪切波速v_S20和v_S30的经验预测模型。研究表明常速度外推模型的预测误差最大,当波速资料深度小于10 m时,常速度外推方法会显著低估实际场地平均波速。基于对数线性外推方法建立了四川和云南地区波速经验预测模型,对比结果表明四川和云南地区平均波速预测结果与北京和加州地区较接近,明显低于日本地区。基于三种不同外推方法的预测误差对比分析结果表明条件独立性模型的预测结果在不同深度时误差均为最小,建议优先采用该方法建立的区域波速预测模型。      

Short‐term flood inundation prediction using hydrologic‐hydraulic models forced with downscaled rainfall from global NWP

A short‐term flood inundation prediction model has been formulated based on the combination of the super‐tank model, forced with downscaled rainfall from a global numerical weather prediction model, and a one‐dimensional (1D) hydraulic model. Different statistical methods for downscaled rainfall have been explored, taking into account the availability of historical data. It has been found that the full implementation of a statistical downscaling model considering physically‐based corrections to the numerical weather prediction model output for rainfall prediction performs better compared with an altitudinal correction method. The integration of the super‐tank model into the 1D hydraulic model demonstrates a minimal requirement for the calibration of rainfall–runoff and flood propagation models. Updating the model with antecedent rainfall and regular forecast renewal has enhanced the model's capabilities as a result of the data assimilation processes of the runoff and numerical weather prediction models. The results show that the predicted water levels demonstrate acceptable agreement with those measured by stream gauges and comparable to those reproduced using the actual rainfall. Moreover, the predicted flood inundation depth and extent exhibit reasonably similar tendencies to those observed in the field. However, large uncertainties are observed in the prediction results in lower, flat portions of the river basin where the hydraulic conditions are not properly analysed by the 1D flood propagation model. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

震级序列的插值新息实时预报方法

提出一种用于震级序列预报的新方法，给出其数学模型，并导出实用公式和写出用此方法编程的程序框图。对大华北地区１９００年以来的每年最大震级序列建模，给出了１９８４－１９９４年的预测结果。     

地震预警现地PGV连续预测的最小二乘支持向量机模型

为提升现地仪器地震烈度预测的准确性与连续性,研究面向地震预警的PGV连续预测模型.以中国仪器地震烈度标准的计算参数:0.1~10 Hz带通滤波三分向矢量合成速度峰值PGV为预测目标,利用日本K-net与KiK-net台网P波触发后1~10 s强震数据,基于人工智能中的机器学习方法-最小二乘支持向量机,选取7种特征参数作为输入构建最小二乘支持向量机PGV预测模型LSSVM-PGV.结果表明,本文建立的LSSVM-PGV模型在训练数据集与测试数据集上的预测误差标准差变化趋于一致,具备泛化性能;P波触发后3 s预测PGV与实测PGV即可整体符合1∶1关系,随着时间窗的增长,PGV预测的误差标准差显著减小、并在P波触发后6 s趋向收敛,具备准确连续预测能力;对比同为P波触发后3 s的常用P d-PGV模型,LSSVM-PGV模型的PGV预测误差标准差明显减小,“小值高估”与“大值低估”现象明显改善,预测准确性得到提升.熊本地震序列的震例分析表明,对于6.5级以下地震,LSSVM-PGV模型最多在P波触发后3 s即可预测出与实测PGV整体符合1∶1关系的PGV;对于7.3级主震,由于其破裂过程的复杂性,P波触发后3 s的预测结果出现一定程度的低估,但随着时间窗增长至6 s时,预测PGV与实测PGV符合1∶1关系、并直到10 s整体趋势保持一致.本文构建的LSSVM-PGV模型可用于现地地震预警仪器地震烈度的预测.