基于未确知信息的河流水质模拟预测研究

基于河水流速、污染物综合衰减系数等参量信息不确定性的特点,提出了运用未确知数学理论进行河流水质模拟预测的未确知数学模型。该模型不仅能得到以区间形式表示的河流污染物预测浓度,也能获得各浓度可能值区间对应的主观可信度,这为水污染控制系统规划和水环境管理决策提供了更为丰富、科学的浓度信息。实例研究表明,运用未确知数学理论进行河流水质模拟预测,理论上是可行的,预测结果是可靠的。     

指标规范值的未确知测度模型用于地表水水质评价

为减少未确知测度函数的设计数目并使之规范化,提出在对地表水24项常用指标适当设定参照值和对指标值进行规范变换基础上,按地表水指标各级标准规范值的接近程度,将指标归为3类,同类指标设计为相同的测度函数。并将指标规范值的未确知测度模型应用于地表水水质评价。结果表明:与传统的未确知测度模型相比较,该模型不仅极大地减少了未确知测度函数的设计数目,使评价过程简单、实用,而且测度函数设计更加规范化。     

基于岩体结构特征和未确知测度评价模型的岩质开挖边坡稳定性研究

综合黔西地区层状岩质开挖边坡研究成果发现:岩体结构特征是分析评价层状边坡变形失稳模式、机制和稳定性的重要基础。因此,结合该地区层状边坡地质条件的差异性,针对性地划分岩体结构类型对边坡的分析评价尤为重要。考虑地层岩性组合、地质构造、软弱夹层（结构面）因素,系统地将边坡岩体结构类型分为4个大类（近水平-缓倾边坡岩体,倾斜层状边坡岩体,陡倾、直立、倒转层状岩体,地质构造作用强烈或含有溶蚀洞穴、沟壑的边坡岩体）和10个亚类,并针对相应类型的边坡进行工程地质综合评价,分别阐述了失稳模式和机制。以边坡岩体结构类型为基础,甄选影响开挖边坡稳定性的6个定性指标和6个定量指标;对指标组合赋权,用未确知测度理论对边坡进行稳定性预测评价,建立了“岩体结构-指标组合赋权-未确知测度理论”的新评价体系。实例预测结果表明预测结果与实际情况具有较好的一致性,说明该方法是一种可靠性高、科学合理的稳定性预测新方法,可在相关工程领域中应用推广。     

基于EW-AHP和未确知测度理论的崩塌危险性评价

危险性评价和预测是崩塌灾害防治工作的重要内容。为了解决传统危险性评价中指标权重确定方法的不足以及影响因素的不确定性,本文以G4217线汶川-理县段公路沿线发育的崩塌为例,据其特有的地质环境条件,选取坡向、坡度等12项影响因子作为崩塌危险性评价指标,并建立了危险性分级标准。将熵权法（EW）和层次分析法（AHP）耦合在一起,确定了崩塌影响因子的权重,采用基于EW-AHP和未确知测度理论的综合评价模型,对研究区内20个崩塌进行危险性评价,并与现场调查结果和熵权法（EW）的评价结果进行对比分析。研究结果表明:该模型的评价结果更符合实际情况,评价方法合理有效,可为今后崩塌危险性预测提供新思路。     

多隐层BP神经网络模型在径流预测中的应用

基于人工神经网络基本原理和方法,构建多隐层BP神经网络径流预测模型,以新疆伊犁河雅马渡站径流预测为例进行分析,并构建常规单隐层BP以及RBF、GRNN神经网络模型作为对比分析模型,将各模型预测结果与文献[1]中的预测结果进行比较,结果表明:(1)多隐层BP神经网络径流预测模型泛化能力强,预测精度高,算法稳定,模型精度优于IEA-BP网络模型,表明研究建立的多隐层BP神经网络模型用于径流预测是合理可行的,是一种可以应用于水文径流预测预报的新方法.(2)RBF、GRNN神经网络径流预测模型预测精度高于常规单隐层BP网络模型,且RBF与GRNN神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高、调整参数少,不易陷入局部极小值等优点,可以更快地预测网络,具有较大的计算优势.     

BP神经网络在灌区需水量预测中的应用

随着塔里木河下游水量逐年减少的趋势,铁千里克灌区水资源危机显的越来越严重。运用BP神经网络方法预测需水量,对灌区适时调整产业结构,保护生存和生态环境,促进区域社会经济和谐发展有重要意义。     

基于组合赋权-未确知测度理论的滑坡危险性评价

危险性评价与预测是滑坡灾害预防与减灾工作首要解决的重要内容。以西藏隆子县研究区内发育的滑坡为例,据其特有的地质环境条件,选取滑坡发育高程、坡度等13项影响因素作为滑坡危险性评价的指标,并建立分级标准将滑坡危险性划分为高度、中度和低度三级。采用组合赋权-未确知测度理论耦合评价模型,构建了评价指标未确知测度函数、评价指标组合赋权值、置信度判别准则,对研究区内20个滑坡进行了危险性评价,获得了每个滑坡危险性等级,并与模糊物元和突变理论评价结果及实测结果对比,评价结果基本符合实际情况,证明该方法科学合理,可为滑坡危险性预测提供新思路。     

基于未确知测度的边坡地震稳定性综合评价

文章提出一种基于未确知测度理论的边坡地震稳定性综合评价方法,建立了各评价指标的未确知测度函数。根据信息墒理论计算各评判因子的权重,用置信度识别准则进行等级判定,得出了评价结果。该评价方法能解决边坡地震稳定性评价中诸多因素不确定性问题,还能对其进行定量分析。对实际工程中的16个典型的地震边坡进行综合评价,并与灰色聚类法、综合指标法、实测震害的结果进行比较。研究结果表明:未确知测度评价法性能良好,正确率高,具有重要的实用价值,为边坡地震稳定性的综合评价提供了一条新途径。     

BP神经网络在基坑变形预测分析中的应用

本文提出了基坑变形预测与分析的BP神经网络方法,建立了基坑变形预测分析的模型,应用MATLAB语言编制计算程序进行计算并与实际工程监测值进行比较,从而验证了神经网络在基坑变形预测分析中的可行性、有效性。     

基于未确知测度理论的地下洞室岩体质量评价

将未确知测度理论与关联函数相结合,用于地下洞室岩体质量评价。根据地下洞室岩体质量的影响因素和分级标准,运用未确知测度理论建立了地下洞室岩体质量评价指标的未确知测度函数,用关联函数确定评价指标的权重,依据置信度识别准则对地下洞室岩体质量进行评价,并结合实例进行了对比分析。研究结果表明,该方法评价过程合理、结果可靠,为地下洞室岩体质量评价提供了一种新方法。     

应用人工神经网络BP模型预测乌江流域年平均含沙量

引入人工神经网络BP模型对流域产沙进行了定量预测。根据石坝子水文站断面以上乌江流域的土壤、地质、地貌在一定时间范围内具有相当稳定的特性，选取植被覆盖率、年降雨量、年平均流量和年汛期径流量共4个代表植被、气候和水流特性的主要因子对流域年平均含沙量进行了建模预测。优化得出的BP网络模型不仅拟合精度高，而且预测效果好，这为泥沙方面的定量研究提供了一条新的途径，也为石坝子水文站停测泥沙测验项目提供了科学依据。     

基于BP神经网络方法的矿井涌水量预测

鉴于矿井涌水威胁煤矿安全生产及其影响因素的复杂性,提出基于BP神经网络的矿井涌水量预测方法.在充分分析新安煤矿＋25m开采水平的涌水影响因素的基础上,选取大气降水、采空区面积和底板构造断裂和采动裂隙三个影响因子,建立了非线性人工神经网络预测模型,对＋25m开采水平的正常涌水量进行了预计.其结果和实际观测数据能够较好地相吻合,表明采用人工神经网络预计矿井涌水量是可行的.     

神经网络综合模型预测龙江河流域汛期旱涝

应用龙江河流域金城江站水文资料、500hPa月平均环流指数、海温、太阳黑子和单站气象要素等资料,应用差值资料通过方差周期、多元线性回归和逐步回归分析得到的预测值,再经过神经网络综合模型进行分析,最后进行预测试验。结果表明,神经网络综合模型在龙江河流域旱涝天气预测中效果显著,可应用于业务预测。     

BP人工神经网络在小流域径流模拟中的应用

径流量的变化与区域经济社会发展、生态平衡以及水资源管理和水环境保护密切相关,月径流量的研究对水量配置、调度等均具有重要意义。针对小尺度流域普遍存在的资料有限问题,研究BP人工神经网络在华南湿润区小流域月径流模拟的适用性。以滨江流域长序列逐日降水径流资料为基础,采用BP人工神经网络进行月径流量模拟,并将其与径流系数法、新安江模型和HSPF模型所得进行对比分析。研究表明:BP人工神经网络使用简便,变化趋势预测准确,在降水径流模拟方面优势明显,全年确定性系数为0.91,高于径流系数法所得0.85,与新安江模型的0.92、HSPF的0.96相当,具有良好的应用前景,其汛期的模拟效果优于非汛期,但模拟结果相对偏大,存在一定的改进和提高空间。     

黑河流域生态水文传感器网络设计

在黑河上游八宝河流域和中游盈科灌区,以无线传感器网络为纽带,高效集成流域尺度内密集分布的、多源异构传感器的各种气象、水文及生态观测项目,建立自动化、智能化、时空协同的、各观测节点远程可控的生态水文传感器综合观测网络;通过优化地面采样方案,精细观测和准确度量流域尺度内空间异质性较强的关键水文生态要素的时空动态过程、时空变异性和不确定性;研究针对星载/机载遥感真实性检验的地面传感器采样方案,精细验证遥感反演精度,深入挖掘各种遥感手段在流域综合观测中的作用和潜力;全面提高流域水文生态过程的综合观测能力和观测自动化水平。     

关于黑河流域洪水资源化问题的分析探讨

黑河是我国第二大内陆河,流域内水资源短缺、生态环境恶化、水事矛盾尖锐。对黑河干流莺落峡站最大30d、60d洪量对年径流量的比率和洪水水资源比率与日均流量倍比关系作了分析研究,并提出了洪水资源利用的思考,这对深入认识黑河流域洪水资源,加快洪水资源化进程是十分有益。     

黑河流域水资源转化特征及其变化规律

黑河流域水资源主要以冰雪水资源、 地表水资源与地下水资源的形式存在.上游祁连山区分布有现代冰川428条, 发育大小河流共计29条, 多年平均出山径流量37.83×10⁸m³·a^-1; 中下游走廊平原由松散沉积的第四系盆地组成, 接受出山河水及引灌河水的入渗补给, 是地表水资源的重复表现形式, 地下水补给量为25.637×10⁸m³·a^-1.受构造-地貌条件的制约, 自南部山区至北部盆地, 地下水与河水之间经过5个不同地带有规律的、 大数量的、 重复的转化过程, 形成完整统一的"山区地下水-出山地表水-中游盆地地下水-中游盆地地表水(泉水)-下游盆地地下水"水资源循环转化系统.     

BP神经网络在某油田区地下水质量评价中的应用

对误差反向传播(error back propagation,简称BP)人工神经网络在水质评价中应用的原理进行了分析,并将其应用于地下水质量评价.首先,利用MATLAB7的神经网络工具箱,根据GB/T 14848-93《地下水质量标准》,构建出10-11-5三层结构的BP人工神经网络模型,并对某油田区的地下水水质进行了...     

黑河流域水资源系统演变和人类活动影响

黑河流域降水集中于山区,平原稀少。50多年来,除了20世纪70—80年代上游的中东部地区降水偏多外,其它区域为正常变化;蒸发量从山区向平原逐渐增大,除了中游蒸发量显示稳定变化外,山区和下游区表现为减少趋势;黑河多年出山径流量呈现稳定变化,但在中下游盆地间的正义峡水文站,径流量自20世纪80年代中期以来,出现了非常明显的减少过程:这是受到中游地区地下水开采量增加、补给量减少和水位下降的影响,主要是中游地区人口数量增多、大规模扩耕灌溉和水工建设作用的结果。计算表明,人类活动影响强度:20世纪50年代占18%,60—70年代占28%,80—90年代占54%;上游占1%,中游占87%,下游占12%。这说明黑河中游80—90年代是人类活动影响强度达到最大的地区。因此,提出了充分认识流域水资源系统演变规律性,约束人类活动的影响,均衡保护利用流域水资源的有关建议。