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。     

基于神经网络的混沌时间序列预测

为了提高了RBF神经网络对于混沌时间序列的预测性能,从相空间重构理论出发,建立RBF神经网络,并且改变RBF神经网络训练参数及训练样本数,以Logistic及Lorenz混沌时间序列进行预测仿真,取得了不错的预测效果。     

基于相空间重构的FOA-GLSSVM深基坑变形预测模型研究

针对LSSVM模型参数选择的随机性与单一变量序列高维度重构参数选择的困难性,将相空间重构理论、果蝇优化算法引入LSSVM模型中,建立基于相空间重构的FOA-GLSSVM变形预测模型。为了验证提出模型的有效性与可靠性,结合具体工程实例与GLSSVM、支持向量机模型及最小二乘支持向量机模型进行对比研究。结果表明,提出的模型精度更好、稳定性更强。     

桥梁水平位移混沌特征识别与神经网络预测研究

跨海大桥系统受外界影响扰动,其变形伴有混沌现象发生.对桥梁变形监测数据实现了混沌识别,运用C-C法计算时间序列的延迟时间,用G-P方法求得最佳嵌入维数,通过求取的时间延迟和最佳嵌入维数对桥梁变形监测数据进行相空间重构,为混沌时间序列预测模型的建立奠定基础;基于RBF神经网络建立混沌时间序列预测模型,对实测数据进行桥梁变...     

顾及邻近点的改进PSO-SVM模型在基坑沉降预测的应用研究

针对SVM模型在基坑沉降预测领域存在参数选择困难和基于单点数据建模的缺点,建立顾及邻近点的PSO-SVM模型.采用PSO-SVM模型进行最优训练样本数量研究,结果表明短期样本的预测效果最优.将邻近点沉降变形值作为影响基坑沉降的因素引入到改进的PSO-SVM模型中,实例表明,在短期样本数据下顾及邻近点的PSO-SVM模型...     

基于机器学习的滑坡易发性预测建模及其主控因子识别

不同机器学习预测滑坡易发性的建模过程及其不确定性有所差异, 另外如何有效识别滑坡易发性的主控因子意义重大。针对上述问题, 以支持向量机(support vector machine, 简称SVM)和随机森林(random forest, 简称RF)为例探讨了基于机器学习的滑坡易发性预测及其不确定性, 创新地提出了"权重均值法"来综合计算出更准确的滑坡主控因子。首先获取陕西省延长县滑坡编录和10类基础环境因子, 将因子频率比值作为SVM和RF的输入变量; 再将滑坡与随机选择的非滑坡样本划分为训练集和测试集, 用训练好的机器学习预测出滑坡易发性并制图; 最后用受试者工作曲线、均值和标准差等来评估建模不确定性, 并计算滑坡主控因子。结果表明: ①机器学习能有效预测出区域滑坡易发性, RF预测的滑坡易发性精度高于SVM, 而其不确定性低于SVM, 但两者的易发性分布规律整体相似; ②权重均值法计算出延长县滑坡主控因子依次是坡度、高程和岩性。实例分析和文献综述显示RF模型相较于其他机器学习模型属于可靠性较高的易发性模型。      

基于小波分解和最小二乘支持向量机的大坝变形预测

文章针对大坝变形受多种不确定性因素的影响,提出一种基于小波分解和最小二乘支持向量机的大坝变形预测方法。利用小波将大坝位移序列分解成不同频率特征的子序列,根据分解得到的子序列特点,同时考虑水位和温度的影响,构造不同的最小二乘支持向量机模型对子序列进行预测,最后对各子序列预测值进行重构得到最终的预测值。实验对比分析表明,该方法对大坝变形的预测具有较高的精度。     

基于主成分分析的水淹层动态预测方法

针对高含水期水淹层变化的动态特性,提出一种基于主成分分析的最小二乘支持向量机水淹层动态预测方法.该方法应用数据挖掘方法与改进的支持向量机方法,研究高含水期水淹层的分类识别问题,找到测井参数曲线与水淹级别之间的非线性映射关系,建立适合高含水期水淹特征的动态识别模型.它不仅充分考虑各种影响因素,而且利用主成分分析法准确提取...     

滑坡位移非线性时间序列预测模型研究

从分析滑坡位移的实际变化情况和滑坡位移演变规律的角度出发,将滑坡位移分解为受其自身地质结构属性控制的趋势项位移分量和由外界环境因素影响的周期项位移分量。采用经验模态分解法对滑坡位移趋势项和周期项进行非线性时间序列的分解;在此基础上采用标准GM(1,1)灰色模型、滚动GM(1,1)灰色模型和灰色马尔科夫模型分别对滑坡位移的趋势项和周期项进行预测,将预测结果进行叠加运算,即可得到滑坡位移的预测值。以三峡库区白水河滑坡的位移变化情况为例,通过分析对比滑坡位移的实测值与预测值之间的位移-时间关系曲线,可以很好地预测出滑坡位移的发展变化趋势。这说明对滑坡位移进行时间序列分解,有助于提高滑坡位移的预测精度,并可有效应用于滑坡位移预测的工程实例中。      

赵各庄矿地下水位时间序列数字滤波分析

为了更好地了解煤矿地下水位的变化趋势,结合工程实例,运用递归和非递归2种滤波技术进行分析,通过对比2种滤波技术的滤波效果,可以得到地下水位的变化规律和成因机理。结果表明:滤波系数的调校对滤波效果的影响至关重要。根据平滑度指标、均方根误差和信噪比对现有观测数据进行计算的结果可知,当b=0.5时递归滤波效果相对较好,当q=5时非递归滤波效果相对较好。滤波结果可以作为预测未来该地区地下水位变化趋势的依据,也可以为安全生产提供参考。     

小波分解改进电离层VTEC时间序列预报模型

介绍了小波分解法改进时间序列预报模型的原理。以IGS发布的2013年VTEC数据为例进行逐点建模,选用db4小波对5 112个格网点VTEC序列进行分解,并对各小波分量进行时间序列预报和重构,进而对VTEC进行预报。对一般方法和改进方法预报偏差的比例变化及全球范围内各格网点的预报值RMSE进行比较。结果表明,改进法预报的高精度点比例及其预报精度均优于一般方法。     

基于Prophet-XGBoost模型的GNSS高程时间序列预测

针对GNSS时间序列非平稳性和非线性等特点,通过分析XGBoost模型与Prophet模型的适用性与特点,构建Prophet-XGBoost预测模型。该模型先通过Prophet模型对GNSS原始时间序列进行分解,然后通过XGBoost模型进行分部预测,等权相加得到预测结果。实验选用ALGO、ALRT、BRST三个IGS站U分量日坐标时间序列数据,采用MAE和RMSE作为评价指标。结果表明,与单一的XGBoost模型和Prophet模型相比,Prophet-XGBoost模型的MAE和RMSE值均得到一定程度优化,说明该模型具备有效性,可用于GNSS时间序列预测。     

基于Prophet-RF模型的GNSS高程坐标时间序列预测分析

针对GNSS高程坐标时间序列非平稳性与非线性等特点,在深入分析Prophet模型与随机森林(ran-dom forest,RF)模型特性的基础上,构建了Prophet-RF组合预测模型,解决了Prophet模型对时间序列非线性部分预测能力较弱的缺陷,且该组合模型具有较强的鲁棒性.本文选用BJFS站高程方向的连续观测数据...     

基于支持向量机理论的地下水动态遥感监测模型与应用

地下水是我国内陆干旱地区水资源的重要组成部分,也是极为敏感的生态环境因素之一。地下水动态变化影响着绿洲和湿地的演化,以及土地资源的开发。西北地区地下水监测网尚不完善,动态资料相对缺乏。遥感技术可以弥补传统地下水位监测手段的不足。由于降水极少,西北干旱区地表反射率与地下水水位埋深关系极其密切。选用归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)数据,应用支持向量机回归方法,建立西北干旱地区地下水位遥感监测模型。提取MODIS影像中的NDVI和LST产品上的地表温度和植被指数信息,作为模型的输入,通过合理选择核函数进行支持向量机的回归分析,从而建立地表植被指数、地表温度与地下水位的相关数学模型,并分析了不同核函数所拟合结果。在河西走廊疏勒河流域的研究成果表明,运用MODIS数据开发地下水动态模型反演水位变化是可行的,模型拟合的结果比较符合实际情况,尤其是对于细土平原地下水浅埋地区模型应用效果更为理想。一次多项式核函数适合模拟埋深小于3m浅埋地下水,径向基函数RBF核函数和三次多项式核函数法则更适合模拟较大埋深情况。开发的地下水位遥感监测模型可为西北干旱区水循环研究和流域水资源管理提供技术手段。     

间歇复活型库岸老滑坡地表位移预测

库岸老滑坡的间歇性复活给决策管理者判断滑坡处于何种变形阶段,以及未来将会出现何种发展趋势带来了极大的困难。将周期性库水位变动及季节性降雨入渗统一到滑坡体的地下水位变动,基于刚体极限平衡原理与Mohr Coulomb强度准则,推导了描述库岸老滑坡间歇性复活过程的复活速率与地表位移预测模型。以三峡库区三舟溪滑坡为例,首先通过数值模拟获得2009年1月1日至2009年12月31日的滑坡体地下水位序列,然后利用所建模型计算得出该时间段内滑坡复活速率序列,根据初始位移得出地表位移预测序列。与实测位移的比较结果显示预测效果良好,表明所建模型是合理的。此外,影响该模型预测精度的关键因素在于获得精确的实时地下水位与符合滑坡实际情况的模型参数。      

基于Visual MODFLOW的地下水数值模拟研究及水位预测

地下水的开发一直是困扰城市发展的难题,过度的、不恰当的地下水开发往往对地下水资源造成不可恢复的损害.济南地区已开发了长孝水源地开采利用岩溶水,研究这一区域适量增采条件的地下水动态响应对地下水的合理开采具有现实意义.本文建立了长清-孝里铺水文地质单元数值模型,并运用Visual MODFLOW软件对模型进行计算.经过对模...     

三峡库区堆积层滑坡间歇性活动预测:以白水河滑坡为例

三峡库区堆积层滑坡在季节性降雨和库水位周期波动的影响下呈现间歇性活动特征,滑坡活动强度与诱发因素作用强度和时间关系密切。以三峡库区白水河滑坡为例,分析了堆积层滑坡间歇性活动特征和诱发因素,发现降雨和库水位下降是滑坡变形的主要诱发因素。根据滑坡时序曲线特征,将滑坡累积位移分解为趋势项位移和周期项位移,采用多项式拟合的方法来预测趋势项位移,利用长短期记忆神经网络模型来预测周期项位移,并与极限学习机模型、广义回归神经网络模型的预测结果进行了对比分析,发现长短期记忆神经网络模型预测滑坡间歇性活动精度更高。