基于时间序列动态神经网络吹填土沉降预测研究

吹填土围海造陆技术能有效缓解土地资源紧张的问题,所以提高此项技术水平刻不容缓。但是吹填土中,黏粒含量高,有机质含量高,含水率和压缩性大,强度低,导致固结效率低,沉降速度慢。进行长期沉降观测需要耗费较多的资源,故大部分工程并不进行观测。吹填土土体表面形成硬壳的时间一般需要耗费2～3a之久,工期长,加固效果不理想,工后实际沉降与预期沉降相差很大。因此,为工程达到规定变形的要求,如何结合沉降的观测数据进行长期沉降量的预测,以及针对预测得到沉降量,对吹填土采用哪种处理方式成为我们亟待解决的问题。本文通过自编程序建立了时间序列动态神经网络的非线性方法,并将其运用于吹填土沉降的预测中并分析结果。结果表明,动态神经网络的方法可较为合理准确的运用于软土的固结沉降预测中,误差小,可行性强,预测结果具有较高的精度和稳定性。     

基于时间序列分析法的岩溶泉水位预测

济南城区岩溶泉是当地主要的供水水源,查明泉水动态规律并科学合理的预测泉水位对于泉域岩溶水资源的开发利用和保护具有重要意义。本文首先应用时间序列分析法将趵突泉和黑虎泉自2012年5月2日至2018年10月31日的逐日水位数据分解为趋势项、周期项和随机项,分析其水位动态变化规律并建立水位预测模型,结果显示泉水位动态在该阶段无显著趋势性;但受降水的影响,泉水位动态变化呈现两个主要的周期,多年性变化（3.2年）和季节性变化;同时由于受到各种无规律干扰因素的影响,泉水位动态呈现随机波动的随机项。其次,利用2018年11月1日至2020年8月24日的逐日泉水位数据验证上述水位预测模型的预测精度,结果表明该模型运行合理,预测效果较好,具有一定的实用价值。最后利用该模型预测了2020年8月25日至2022年10月31日泉水位动态变化,为当地岩溶水资源开发和管理提供了依据。     

遗传算法改进的BP神经网络在混沌径流时间序列预测中的应用

区别于传统的提取混沌时间序列饱和嵌入维数的方法,本文利用人工神经网络成功地对水库混沌径流时间序列的饱和嵌入维数进行了提取,计算了该时间序列里的最大Lyapunov指数,两种方法结果都证明了该时间序列的混沌性。并用遗传算法对BP神经网络进行了改进,利用该模型对三门峡水库混沌径流时间序列进行了预测。实例计算表明该方法解决了BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,大大提高了BP神经网络的计算精度和收敛速度。无论在计算精度上还是在收敛次数上都优于没有改进的BP神经网络。     

基于EMD-Prophet模型的GPS坐标时间序列预测

GPS坐标时间序列中蕴含着丰富地球物理信息,但观测数据中的噪声会导致时间序列的有偏估计,因此准确的提取信号有助于进一步的数据分析与应用。本文建立一种利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）与Prophet相结合的预测模型,该方法通过EMD分解为多个分量,再对低频分量与残差分量重构后的数据建立Prophet模型进行预测,同时验证了EMD各高频分量对预测精度的影响。实验结果表明,EMD可得到干净的坐标时间序列,从而有效提升Prophet模型的预测精度。     

时间序列分析在灾变预测中的应用

本文介绍了利用时间序列分析原理预测灾变的方法，现以预测某地区降雨为例子，介绍了方法的原理与步骤，实践表明，本文提出的方法具有明显的优点。     

矿井涌水量混沌时间序列分析与预测

矿井地下水系统是个非线性系统,由于地下水系统的复杂性,很难完全确定影响矿井涌水量的因素,因此传统的矿井涌水预测表现出较大的局限性。而混沌时间序列分析能够利用单变量处理方法,分析矿井地下水系统中,由于多因素耦合作用所产生的矿井涌水量时间序列。通过对某矿区1985年9月至2005年2月矿井涌水量时间序列资料的分析,显示矿井涌水量时间序列具有混沌特征;通过对比预测值和实测值,表明预测精度高。因此,混沌时间序列分析方法用于矿井涌水量预测是可行的。     

基于非平稳时间序列分析的滑坡变形预测

滑坡的位移监测资料通常可用来预测滑坡的变形发展趋势,位移的发展反映了滑坡的变形过程.为了预测在现有条件持续情况下的滑坡变形趋势,将滑坡位移监测数据视为非平稳时间序列,应用时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的预测模型.以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,通过对变形预警区监测点位移实测时间序列的分析,取监测点ZG93和XD-04为代表,建立了时间序列预测模型,从第17个月开始向前做6步预测,分析预测曲线与实测曲线之间的关系,并计算预测误差,结果显示除个别数据点之外,预测误差均在±9%以内,曲线吻合较好,说明所建模型效果良好,从而为判断白水河滑坡未来的变形发展趋势提供了可靠的理论依据.     

基于时间序列模型的隧道涌水量反演与预测

鉴于使用确定性模型预测隧道涌水量时存在难以准确获取水文地质参数等诸多不便,本文将地下水系统视为"黑箱"模型,通过提取隧道涌水量历史观测数据本身蕴涵的趋势、周期和随机变化规律,建立了隧道涌水的时间序列预测模型。经用于铜锣山隧道实例,反演系列的平均绝对误差为14.67%,预测序列的平均绝对误差为14.34%,表明模型的整体预测精度较高。     

基于灰色理论的时间序列分析在地面沉降预测中的应用

地面沉降的准确预测对减灾防灾和指导地区工程规划和建设意义重大。使用地区地面沉降观测数据,将灰色理论模型与时间序列分析相结合,构建组合模型。该组合模型既反映地面沉降与其影响因素之间的灰色关系,又考虑地面沉降观测数据的随机性,有利于对地区地面沉降做出科学合理的预测。     

基于主成分-时间序列模型的地下水位预测

地下水位预测是区域水资源管理的重要依据。针对地下水位在时间序列上表现出高度的随机性和滞后性,建立了基于主成分分析与多变量时间序列CAR（Controlled Auto-Regressive）模型耦合的地下水位预报模型,将该模型应用于济南市陡沟灌区地下水位预测,结果显示,模型模拟值与实测值的决定系数R2和Nash-Suttcliffe系数E_ns均达到0.90以上;以2011年为基准年,当降水量减少10%~20%,蒸发量和生活用水量增加10%~20%,调入27.39万~137.0万m3地表水用于农业灌溉时,到2030年灌区地下水位将维持在30.99~31.29 m,较基准年上升0.12~0.42 m。在区域水资源紧缺的背景下,适当引入地表水灌溉,减少地下水的开采,灌区地下水位将逐步回升,对于灌区的可持续发展和区域水资源的合理利用具有重要意义。     

以用水为主体的水质水量结合水资源评价方法

针对以往水资源评价中水质、水量分开评价的不足,结合北方地区的实际,提出了一种以用水为主体的水质水量结合评价方法。     

基于Markov状态切换的水质时序自回归预测模型

水质时序演变特征的研究及预测对制定合理可行的水污染防控措施有重要意义,但水质时序的结构复杂性和非平稳性是采用自回归模型进行预测的瓶颈。针对上述问题,作者将马尔可夫状态切换理论（Markov Switching）应用于水质时序的自回归建模预测。马尔可夫状态切换-自回归模型（MS-AR）是一种研究具有变结构动力特征的时间序列分析方法,对异方差时序有较强的适应性。实例运用中,首先对果河桥断面的氨氮时序进行Box-Cox变换,然后运用MS-AR模型对其进行结构分析及预测。结果表明： MS-AR模型能有效识别出该水质时间序列演变过程中的两种结构模式,通过与经典自回归模型的预测精度相比,该方法的各项指标均优,也说明该方法在水质时间序列动态结构分析和预测方面有良好的应用前景。     

基于相关积分法的水文时间序列变异性度量

人类活动加剧了水文系统的变异。本文提出一种概率统计方法,来度量水文时间序列发生变异的程度。基于相关积分的概念,定义水文时间序列的变异标度指标——变异度和变异率。以北江流域径流量序列为例,证明该方法的有效性,并对北江流域径流序列的变异程度做了初步评价。     

基于混沌时间序列的地下水位多步预测模型

利用相空间重构技术，并借助G—P算法、C-C方法和Wolf方法从宁陵地区地下水位一维时间序列中提取Lyapunov指数，结果表明此时间序列具有混沌特征。计算了宁陵地区地下水位时间序列的关联维数、时间延迟和最大Lyapunov指数，将局域加权一阶多步预测模型应用于地下水位预测。预测表明，此模型可有效应用于地下水位时间序列的多步预测。     

基于Matlab方法确定VG模型参数

根据中国科学院栾城试验站大田土壤剖面所采土样实测土壤负压h和土壤含水率θ实验数据,采用van Genuchten模型来描述土壤水分特征曲线(h-θ曲线),VG模型中的参数利用Matlab非线性拟合函数来确定,通过对四参数模型和三参数模型的比较表明,四参数模型拟合的参数与三参数模型中的参数非常接近,但四参数模型能够更好地拟合实测数据,误差比三参数模型相对较小.且计算值与实测值的残差平方和范数小于0.07%,拟合较好.     

模糊时间序列分析方法在铜资源消费预测中的应用

通过对铜消费量肖费量的动态模糊数据时间序列分析模型。了模型的求参方法,并对进行了应用尝试。     

基于时间序列分析改进法的地下水位动态预报——以吉林省桦甸市为例

采用逐步回归法替代传统时间序列分析模型中的多项式拟合法和自回归法,仅选用对因变量影响较大的自变量建立方程,提高了模型的精度。依据桦甸市26130018号观测井2000—2008年逐月的地下水位埋深资料,分别利用传统的、改进的时间序列分析法建立模型,以2009—2010年的观测数据进行精度检验,选择较优的改进模型预测了2011—2013年逐月的地下水位。结果表明:2个模型均满足精度要求,但经过改进后,随机方程和趋势方程的相关系数分别由0.830 7和0.803 9增至0.913 5和0.970 9,拟合结果明显提高。     

解析法和数值法在丘陵地区矿坑涌水量预测中的比较

丘陵地区地下水资源不丰富,依赖于地下水的生态环境也比较脆弱。在开采该地区的矿产资源过程中,采矿排水对周边地下水资源的影响应成为值得注意的问题。以安徽省庐江县某一铁矿为例,采用解析法和数值法分别对该矿矿坑涌水量进行预测,并将两种方法的预测结果进行了对比分析。结果表明：在-500 m开采条件下,计算结果分别为41991．44 m3/d和3150 m3/d,得出数值法更适合水文地质复杂条件下矿坑用水量的预测,且与实测结果较为吻合,具有一定实用性,可为矿山制定防排水方案提供依据。     

基于单相关系数法的水面蒸发预报研究

造成水面蒸发气象要素变化的因素多而复杂,用单一的线性关系选择预报因子建立预报方程有可能把较好的预报因子漏掉。根据成因分析的方法,寻找预报对象与预报因子之间的物理联系,采用单相关系数的计算、比较,确定优化预报因子建立多元回归预报方程,这样选择到的预报因子更符合实际,建立的预报方程具有较好的拟合效果。     

时域克里格方法在地表水水质预测中的应用

给出了纯时间域中普通克里格方法(TOK)的基本形式和其变异函数的性质,再依据扎龙湿地5年水体中BOD、DO、COD质量浓度的观测数据,利用该方法对2005—2009年的变化趋势进行了预测,在满足最小方差的条件下,使估计是无偏的。结果表明,这5年内湿地水体中DO和BOD质量浓度变化趋势不明显,但COD质量浓度却明显上升,说明湿地的水质正在发生变化,要减少进入湿地的污水量,加强污水处理,这样才能防止水质的进一步恶化。