滑动线性回归模型预测路堤沉降初探

在路堤沉降预测中,线性模型是应用最为广泛的模型之一。但是随着观测信息的丰富,常规的线性模型的不足凸现,影响了模型的精度,为了克服常规模型的缺点提出了滑动线性回归模型。滑动线性回归模型要求参与建模的数据个数保持不变,新观测的数据取代旧有的数据,从而获得了新的模型参数,通过实例验证,得到了理想的结果。     

多元线性回归分析法计算顶管施工引起的地面沉降

采用多元线性回归分析法建立了一个地面沉降和其产生的主要因素之间的回归模型,并利用VC编程实现了这个回归模型。程序运行中与实测数据紧密结合动态更新回归模型,预测的沉降结果与实测数据比吻合。     

数据驱动模型在渭河流域来水预报中的开发和应用研究

现有的水文预报方法分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类,近年来随着水文数据获取能力和计算能力的发展,数据驱动模型在水文预报中受到了广泛的关注,回归模型、神经网络模型均属此类.本文首先采用距离平方反比与泰森多边形相结合的方法,由雨量站观测到的降水量求得渭河流域各四级区的降水量,然后采用自回归模型结合年～月～旬逐级修正的方法对渭河流域10个四级区进行降水预报,采用降水～气温～径流多元线性回归模型对渭河流域28个水库进行径流预报,取得了较好的效果.     

涡动相关仪观测蒸散量的插补方法比较

涡动相关仪在长时间连续观测中,观测数据会有不同程度的缺失.应用6种不同的插补方法(平均昼夜变化法MDV,非线性回归方法NLR,动态线性回归方法DLR,查表法LUT,FAO-PM方法,HANTS方法)对北京密云站2007年涡动相关仪观测蒸散量数据进行了插补.结果表明:LUT方法在不同数据缺失时均得到较好结果(均方差小于8 W/m2);MDV和NLR方法更适合于短时间数据缺失的插补:DLR和FAO-PM方法在观测数据出现连续波动时插补结果较差.由LUT、DLR、NLR、HANTS、FAO-PM方法得到的年蒸散量分别为395.8 mm、409.9 mm、393.5 mm、390.7 mm、399.4 mm,差异在2.3～19.2 mm之间变化.对比分析了LUT方法得到的年蒸散量(潜热通量)与净辐射、降水量以及LAS观测潜热通量间的变化规律,表明插补结果合理.     

沉积动力学三维多参数系统辩识模型的算法及其应用

本文较详细地介绍多变量时间序列模型方法在沉积动力学方面的应用.利用线性最小二乘回归算法确定系统辨识模型的未知参数矩阵.针对实际数据(河口数据)的模拟结果显示,这种方法是预测河口悬浮沉积浓度和沉积输运的合适方法.     

指数平滑技术在斜坡位移预测中的应用

应用趋势型数据指数平滑模型预测了链子崖危岩体监测点GA的位移量.根据其观测数据呈线性趋势的特点,选取趋势型二次指数平滑的线性预测公式和合适的平滑常数值进行了计算预测.预测结果表明位移预测值与实际观测值之间的误差很小,说明该模型可很好地应用于斜坡变形位移的预测.     

以隶属度为权重的加权回归模型及在水文水资源中的应用

概率统计方法在水文水资源中的应用已有很长历史,常用的是线性回归模型。然而,等权线性回归模型的误差不仅与同步观测资料的长度及残差平方和有关,还随自变量与其均值的变幅加大而增大。因此,线性回归模型一般不应该用来外延。基于加权回归模型的基本理论,以隶属度为权重建立了加权回归模型,并证明了加权回归估计值的无偏性。通过实例分析计算,说明了方法的可行性。     

煤层含气量测井解释方法参数选择及适用性

多元线性回归及BP神经网络是煤层含气量测井解释的常用方法。基于澳大利亚Galilee盆地和沁水盆地煤层测井资料和实测含气量数据,通过相关性分析和显著性检验,筛选了和含气量相关的测井参数,通过多元线性回归建立含气量与测井参数的解释模型;基于BP神经网络的理论,通过网络训练和测试,建立了煤层含气量和测井参数的非线性解释模型。讨论了多元线性回归模型的参数选择方法,并对两种解释方法的误差特点进行了分析,讨论了两种方法的适用性。结果显示:多元线性回归法和BP神经网络法是煤层含气量解释的常用方法,前者的解释误差比后者大;多元线性回归法解释精度与煤层含气量相关,适用于含气量较高的井;BP神经网络法解释精度普遍较高,在含气量高和低的井中均可适用,解释效果受输入层样本的数量和质量影响,样本数量越多,区域代表性越强,解释效果越好。      

基于LMD和高斯估值MLR模型的注采动态连通性评价

缝洞型油藏具有多缝洞、多压力、多渗流单元的特征,储层强非均质性影响了注水开发效果。为避免油藏注水后存在水驱均衡性差、部分井水窜严重等问题,需迫切开展井间连通性研究。目前基于注采生产数据的多元线性回归模型(MLR),多采取最小二乘法、遗传算法、拟牛顿法等参数求解方法,以获取表征注采井间动态连通系数。由于缝洞型油藏储集层复杂,在传统研究基础上,研究采用局部经验模态分解(LMD)对生产数据去噪,并应用高斯估值对考虑时滞性的多元线性回归模型进行参数求解。应用所建模型对塔河油田部分井组进行了井间连通性反演,反演结果和真实示踪剂测试结果吻合,表明所建模型能够定量表征油藏井间连通性。     

考虑路基侧向变形的沉降双线性预测模型

考虑路基侧向变形的影响,提出采用双线性模型预测沉降。预测模型包含时序自回归项、线性回归项和双线性项三部分。为了研究模型参数的时变特性,将沉降预测分为模型参数的预测和在此基础上的沉降预测。采用多层递阶方法计算模型的时变参数,进一步分析参数序列的变化趋势,计算后续时段的参数预测值,并以此进行沉降预测。实例分析表明,双线性动态预测模型能很好地反映路基的沉降特性,具有较高的预测精度和实用价值。