人工神经网络在云南5月雨量预测中的应用

提出了一个基于３层ＰＢ神经网络的云南５月雨量的短期气候预测模型。由于神经网络本身是一个非线性动态系统,将其应用到短期气候变化预测这一非线性系统中,更能反映出气候系统状态量之间的物理关系和动力行为特性。并用该预测模型对云南５个区域１９９１～１９９８年的５月雨量距平趋势进行了共４０次的预测试验和检验,其预测的距平符号相关准确率可达到７７．５％。     

基于多元时间序列的Kn近邻预测模型

提出了一种基于多元时间序列的Ｋｎ近邻短期气候预测模型。该模型既保留了Ｋｎ近邻算法的优良特性,同时又考虑了气候系统有关状态量之间的物理关系和动力行为特性。用该模型对云南各区域的平均月雨量距平值进行预测试验,其对云南１９９１年５月～１９９８年６月的月雨量距平值预测检验的距平符号相关准确率为６３．５％,对云南１９９１～１９９８年的５月雨量距平值预测检验的距平符号相关准确率则可达到７０．０％。该模型的建立具有一定的实际业务应用价值。     

中国发布“探索地球系统”

<正>2015-09-23中国科学院地球系统模式1.0及地球数值模拟装置原型系统正式对外发布。这款"探索地球系统"可以帮助科学家进行短期气候预测、灰霾治理等方面的研究。新发布的地球系统模式1.0是我国自主研发的第一个地球系统模式,包含完整的气候系统和生态环境系统分量,集成大气、海洋、海冰、陆面水文、大气化学和气溶胶、动力学植被和海洋生物地球化学等子系统模式,通过耦合     

湛江气温的多时间尺度特征及其变化趋势预测

利用MHAT小波函数分析了湛江市近50年来年平均气温的多时间尺度变化特征，并采用Kalman滤波模型对年平均温度的变化趋势进行了预测研究。结果表明，在半个多世纪的气候变化过程中包含了16a、4a和准2a的周期振荡，20世纪80年代中期以来湛江气温持续升高，且未来几年仍处于偏高阶段。卡尔曼滤波模型对湛江年平均气温的预测中，独立样本预测的平均绝对误差（MAE）等于0．30℃，相对误差为1．24％，对短期气候预测工作具有较高的参考价值。     

青藏高原地面加热场与四川主汛期降水及伏旱关系

分析了高原地面加热场强度距平指数与四川盆地伏旱及主汛期降水的联系。结果表明,高原前期加热强度同四川盆汛期降水和伏旱程度密切相关。把这些关系引入汛期降水预测模型对提高短期气候预测能力有一定积极意义。     

广东阳江夏季降水的气候特征分析

为解阳江夏季降水的气候特征,进一步做好阳江气候降水预测,利用Motlet小波分析理论、Mann-Kendal检验和滑动t检验等方法对阳江单站57年(1953-2009年)6月到8月逐日降水资料进行分析,结果表明:阳江夏季降水经历了3个阶段,由降水逐渐增加时期变化到相对干旱时期,再到现阶段降水年际变化大;主要的降水周期为7-8年,1963年是降水的突变点;小雨量级降水为主要降水类型,在1980年以来阳江夏季大雨和暴雨降水日数逐渐增多,而大雨和暴雨量级降水是降水量的主要构成。     

广东阳江夏季降水的气候特征分析

为解阳江夏季降水的气候特征,进一步做好阳江气候降水预测,利用Motlet小波分析理论、Mann-Kendal检验和滑动t检验等方法对阳江单站57年（1953—2009年）6月到8月逐日降水资料进行分析,结果表明：阳江夏季降水经历了3个阶段,由降水逐渐增加时期变化到相对干旱时期,再到现阶段降水年际变化大;主要的降水周期为7—8年,1963年是降水的突变点;小雨量级降水为主要降水类型,在1980年以来阳江夏季大雨和暴雨降水日数逐渐增多,而大雨和暴雨量级降水是降水量的主要构成。     

桂林峰林平原地下的洞穴特征

桂林特定的气候、地理、地质环境，使碳酸盐岩地层中发育的洞穴形态多、数量大，洞穴系统复杂。本文依据该市面积１７３ｋｍ范围中的４８８个钻孔资料，对峰林平原地下洞穴发育的密度、形态、规模、深度、充填物等特征进行了初步分析研究。     

残差辨识模型在菏泽市区深层地下水水位预测中的应用

菏泽市区深层地下水由于长期大量开采,８０年代中期就已形成降落漏斗,且中心水位逐年下降,漏斗范围不断扩大。根据菏泽市区１９８７～１９９７年深层地下水动态监测资料,应用残差辨识预测模式对其水位作了短期预测,并对预测结果进行了后验差检验,预测精度较高。     

西峡盆地晚白垩世古气候初探

西峡盆地晚白垩世红色陆相含恐龙蛋碎屑岩系由下而上划分为高沟组、马家村组和寺沟组。通过地质学和古生物学的系统研究分析以及与邻区对比，认为该时期的古气候大致承袭了早白垩世的气候特征，它与同期华南亚热带干旱气候区的特征接近，应属亚热带干旱、半干旱气候。     

储层油气产能的预测模型和方法

从达西渗流产量公式出发,通过以相对渗透率与含水饱和度的函数关系为纽带,导出油气储层产能与储层有效孔隙度、渗透率以及电阻率之间的理论模型.在此基础上,结合测井学的基本理论,探讨了利用测井资料进行储层产能预测的基本思想,采用人工神经网络技术建立了储层产能预测系统,该方法用于新疆克拉玛依油田八区克上组储层的油气产能预测,效果良好.     

案例推理的地学应用背景和方法

案例推理 (CBR)研究 ,是人类认知的一种合理性模型 ,接近于人类认识、解决问题最原始的思维方式 ,具有在无法获取机理模型、确定规则或统计模型时 ,采用简单的历史相似性推理实现问题的定量求解和预测 ,成为人工智能领域近年来的研究热点。     

Spatial data mining system for ore-forming prediction

The authors designed the spatial data mining system for ore-forming prediction based on the theory and methods of data mining as well as the technique of spatial database,in combination with the characteristics of geological information data.The system consists of data management,data mining and knowledge discovery,knowledge representation.It can syncretize multi-source geosciences data effectively,such as geology,geochemistry,geophysics,RS.The system digitized geological information data as data layer files which consist of the two numerical values,to store these files in the system database.According to the combination of the characters of geological information,metallogenic prognosis was realized,as an example from some area in Heilongjiang Province.The prospect area of hydrothermal copper deposit was determined.     

Spatial data mining system for ore-forming prediction

The authors designed the spatial data mining system for ore-forming prediction based on the theory and methods of data mining as well as the technique of spatial database, in combination with the characteristics of geological information data. The system consists of data management, data mining and knowledge discovery, knowledge representation. It can syncretize multi-source geosciences data effectively, such as geology,geochemistry, geophysics, RS. The system digitized geological information data as data layer files which consist of the two numerical values, to store these files in the system database. According to the combination of the characters of geological information, metallogenic prognosis was realized, as an example from some area in Heilongjiang Province. The prospect area of hydrothermal copper deposit was determined.     

基于神经网络和多标度特征分析的古滑坡变形预测及趋势评价

提出一种新的古滑坡变形预测方法。首先结合集合经验模态分解(EEMD)和奇异值分解(SVD)对古滑坡变形数据进行分解,然后利用分项组合神经网络预测古滑坡复活区的变形,最后利用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)进行古滑坡多标度趋势评价。以王家坡滑坡为例分析本文方法的有效性。结果表明,组合分解模型EEMD-SVD较单项分解模型具有更强的数据分解能力,可有效实现滑坡变形数据的信息分解;基于神经网络的分项组合预测模型适用于滑坡变形预测,所得预测结果的相对误差基本在2%左右,预测精度较高,且外推预测显示滑坡变形仍会进一步增加,增加速率为1.23~1.36 mm/周期;MF-DFA模型的多标度特征分析结果显示,滑坡变形具有多重分形特征,变形有进一步增加的趋势,这与预测结果较为一致,可佐证前述预测结果的准确性。     

基于一次差分预报原理的常用钟差预报模型效果分析

基于15 d的精密卫星钟差数据,从不同角度全面分析6种常用钟差预报模型（LP模型、QP模型、GM模型、SA模型、ARIMA模型、KF模型）基于钟差一次差分预报原理的预报效果,得到以下结论：1）采用钟差一次差分预报原理,可以提高LP模型、SA模型、GM模型及KF模型对于GPS卫星钟差的3 h预报精度,提高QP模型和ARIMA模型对于ⅡF Rb钟的3 h预报精度,提高LP模型和GM模型在6 h和12 h预报中的精度,提高ARIMA模型在6 h、12 h和24 h预报中的精度;2）基于钟差一次差分预报原理的预报结果与卫星及其星载钟类型有关,对于GPS BLOCK ⅡF Rb钟,该预报原理可以提高6种模型的短期预报精度,特别是对GM模型、LP模型和ARIMA模型预报效果的改善最为显著;3）对于3 h和6 h的预报,采用钟差一次差分预报原理的LP模型（DLP模型）对应的RMS值都最小,即DLP模型的预报精度最高,说明钟差一次差分数据更适合一次多项式模型的短期预报。     

基于AIS数据的船舶行为特征挖掘与预测:研究进展与展望

船舶行为特征挖掘与预测是水上智能交通系统的重要研究内容,也是交通运输工程领域的关键科学问题。为系统研究基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System, AIS）数据的船舶行为特征挖掘与预测的研究现状与发展趋势,本文首先针对Web of Science(WOS)和中国知网（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）收录的文献,用知识图谱分析软件VOSviewer对文献关键词进行处理,从文献计量学的角度生成高频关键词的聚类图谱和趋势演化。然后对基于AIS数据的水上交通要素挖掘、船舶行为聚类和船舶行为预测3个主题的研究内容、方法、存在问题进行了系统分析和展望,研究结果表明：① 在基于AIS的水上交通要素挖掘方面,主要集中在对AIS数据中表征船舶行为空间特征和交通流的时间特征单独挖掘分析,缺乏对AIS数据的时间、空间以及环境因素特征的关联挖掘,对于如何进行交通要素的关联融合挖掘研究还有待深入探索;② 在船舶行为聚类方面,研究主要是运用无监督聚类方法研究船舶航迹点和航迹段聚类,得到船舶航行行为模式的时空分布和船舶操纵意图辨识模型,然而融合多维特征的船舶轨迹的相似性计算方法、聚类参数的自适应选取以及船舶行为的语义特征建模有待进一步研究;③ 在船舶行为预测方面,主要集中在基于动力学方程、传统智能算法和深度循环神经网络的船舶行为预测研究,考虑船舶行为的随机性、多样性和耦合性的特点,运用混合神经网络模型以及神经网络与向量机、注意力机制相结合的模型实现多维的船舶航行行为特征的实时预测将是新的研究方向。最后提出了基于语义模型的船舶行为特征挖掘、基于深度卷积神经网络的船舶行为的预测和基于知识图谱的船舶行为特征挖掘和预测结果可视化等有待进一步研究的方向。     

犯罪时空预测方法研究综述与展望

犯罪时空预测作为预测警务的核心支撑技术,自2000年左右至今得到了快速的发展.本文介绍了犯罪时空预测的实践背景和理论基础,将犯罪时空预测解构为利用历史案件的时空位置、时空环境和个体行为等要素,结合相应的算法模型预测未来案件时空分布的过程.然后,从输入要素的视角对当前的犯罪时空预测方法进行了总结和归纳,将其划分为基于案件...     

基于手机定位数据的城市人口分布近实时预测

精细时空尺度下城市人口分布的近实时预测可为优化公共资源配置、协助城市交通诱导、制定公共安全应急预案、探索城市居民活动规律等提供重要科学依据。本文采用城市手机定位数据,基于时间序列分析方法,分别建立参数预测模型和非参数预测模型,对精细尺度下的城市人口空间分布开展近实时预测。预测结果表明,基于时间序列分析方法的预测模型可为精细尺度下的城市人口分布近实时预测提供方法支持;在本文实验条件下,从人口规模、时空分布、多时间尺度、特殊事件等多个角度评估模型精度,非参数预测模型其预测误差均小于参数预测模型,且预测结果更为稳定。     

基于修正钟差一次差分数据的卫星钟差预报

对钟差一次差分预报原理进行改进,分析常用的一次多项式模型、二次多项式模型和灰色模型在采用改进原理进行预报时的相关特性。结果表明,对钟差一次差分预报原理的改进是有效的,可以提高常用模型在钟差短期预报中的预报精度。