BP网络模型在沙尘暴预测中的应用研究

依据锡林郭勒地区30 a气象资料,应用人工神经网络(ANN)中不同BP网络结构和算法,探索建立沙尘暴预测模型的方法。研究认为,在建立锡林郭勒地区沙尘暴预测模型时,选择年大风日数、年平均地温、年蒸发量、相对湿度4个气象因子作为模型的输入因子是合理的;经过输入因子确定,层数、节点选择,每层激活函数和输出因子的确定,锡林郭勒地区沙尘暴预测模型可采用三层网络结构（4-6-1）。比较和试算显示,快速BP算法较普通BP算法的训练速度快,收敛精度高64.47%;快速BP神经网络的沙尘暴预测模型的预测精度可达到98%,较传统的多元线性回归数学模型高。因此,应用快速BP神经网络建立沙尘暴预测模型简捷、方便,具有精度高、智能化等特点,可在区域沙尘暴预测预报领域推广。     

基于主成分分析的BP神经网络在城市建成区面积预测中的应用——以北京市为例

城市建成区规模受社会、经济、城市环境等诸多因素影响, 传统统计方法难以准确预测城 市建成区的面积。人工神经网络具有良好的非线性映射逼近性能, 在各类预测研究中得到了广泛 的应用, 尤其是BP 神经网络。主成分分析可以在有效保留数据信息前提下对数据进行降维, 它 与BP 神经网络的结合主要在数据输入端, 通过减少输入层神经元个数, 增强网络性能, 提高预 测精度。本文以北京市为例, 综合运用主成分分析和BP 神经网络方法建立预测模型, 以1986~ 2003 年数据为学习样本, 以2004 年数据为检验样本, 对2005 年北京市城市建成区面积进行模 拟预测。预测结果表明, 基于主成分分析的BP 神经网络预测结果与实际值的相对误差为2.8%, 比传统BP 神经网络预测精度提高1.8 个百分点, 网络训练收敛速度也更快, 其预测精度和效率 都有不同程度的改善。     

基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现.BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型.     

利用神经网络对居民消费价格指数预测的研究——以广州为例

居民消费价格指数是经济地理研究的重要依据，但其运算是一个非常复杂的过程。采用归一化数据处理方法，选择神经网络的训练样本，建立基于BP神经网络的居民消费价格指数预测的数学模型。利用该模型对广州居民消费价格指数进行预测，结果表明模型的预测值与实测值的误差仅为0．91％。用神经网络来构建模型后进行预测，是一种新方法的尝试，通过检验也是可行的。用MATTLAB语言编写程序，对数据进行处理后，能预测到未来的发展情况，对相关方面起到指导作用。     

沙漠化地区的旅游发展对沙漠化的影响研究——以河西走廊为例

以河西走廊为例研究了沙漠化地区的旅游开发对沙漠化的影响。研究发现,河西走廊主要的旅游资源的开发,都受到了沙漠生态环境空间上的制约,因此多数的旅游产品都集中在生态环境较好的绿洲上。通过计算旅游人口的用水量发现,旅游发展对沙漠化的直接影响很小,但旅游业在沙漠化地区不同流域地段的发展会对政府的环境政策产生不同的影响,从而间接影响到沙漠化的进程。     

基于 BP神经网络和回归分析的隧洞塌方高度预测模型

隧洞塌方的发生与多种因素有关,本文以小关子水电站引水隧洞为例来讨论如何用相关的因素建立隧洞塌方高度的预测模型。经过分析后认为该隧洞塌方高度主要与断层在洞向上的视倾角和厚度,水电围岩分类评分和围岩的RQD值有关。先以此四个因素为自变量,塌方高度为因变量建立起隧洞塌方高度的多元回归模型,利用回归模型的结果对BP神经网络预测模型所需的样本进行扩充,进而建立起BP神经网络塌方高度预测模型。     

基于改进BP神经网络的干旱区芦苇腾发量预测模型

植被蒸腾与地表蒸发研究是土壤-植物-大气连续体系统研究的核心部分,也是干旱区自然植被需水量研究的前提.计算植被蒸腾与地表蒸发的方法众多,但需要大量参数的输入,其中水分特征曲线、非饱和导水率、水分扩散率、比水容重、导热率、比热容等土壤水热特性参数很难获取.针对这些繁琐问题,在传统BP网络中加入有动量的梯度下降法,建立了基...     

基于趋势外推法和BP神经网络的四平市汽车保有量预测

基于趋势外推法和BP神经网络模型对四平市2015年和2020年的汽车保有量进行预测.结果表明,结合趋势外推法对汽车保有量的影响因子进行单独预测,可以提高各影响因子的预测精度,弥补BP神经网络在影响因子预测中数据拟合度不高、外推性不强的缺陷,进而保证BP神经网络汽车保有量预测的准确度.利用BP神经网络良好的非线性映射能力,可以较好地拟合汽车保有量与影响因子之间的非线性映射关系,是一种可行的汽车保有量预测方法.但是神经网络预测模型与经典计算方法相比并非优越,只有当常规方法解决不了或效果不佳时ANN方法才能显示出其优越性.     

基于PCA和BP神经网络的径流预测

径流预测为流域水资源的合理开发利用与统筹配置提供依据。运用多元线性回归、主成分回归、BP神经网络及主成分分析和BP神经网络相结合的方法,对新疆呼图壁河流域石门水文站2009-2011年各月径流量进行预测,并采用相关系数、确定性系数及均方根误差对各模型预测精度进行比较。结果表明：（1）神经网络等智能算法具有高速寻优的能力,对短时间尺度的月径流量的预测结果较好;（2）主成分回归等常规算法能充分反映出某地区径流的年际的稳定性,对全年径流总量的模拟精度较高;（3）主成分分析和BP神经网络相结合的方法,提高了神经网络的收敛速度,同时降低了局部极值的影响,优于简单的BP神经网络,适用于呼图壁河月径流量预测。     

BP神经网络和SVM在矿山环境评价中的应用分析

矿山环境的影响因素多样,定量评价过程易受人为因素干预。BP神经网络与SVM算法能够自动模拟各因子间的非线性关系。首次将其引入到矿山环境评价中,选取160个单元作为训练样本,以自然地理、基础地质、开发占地及地质环境等4个大类的14个变量指标为输入向量,以单元评价得分为输出向量,分别建立BP神经网络与SVM矿山环境评价模型。结果表明：两种模型均能满足矿山环境评价的精度要求;SVM模型收敛速度较BP神经网络快,MSE小于BP神经网络,更适合矿山环境评价工作;将定量模型应用于研究区,评价得分划分为4个级别,与定性评价结果一致,为矿山环境评价工作提供了新思路。     

干旱对河西走廊植被净初级生产力的影响

干旱对生态系统碳循环具有重要影响,随着气候变暖,全球干旱事件频率不断上升,研究干旱对植被净初级生产力的影响具有重要意义.提高植被净初级生产力(NPP)的时间分辨率是认识干旱对其影响机制的重要途径.基于5天NDVI遥感数据,以河西走廊为研究区,利用CASA模型估算2010-2015年5天步长尺度的NPP,将5天降水为零定...     

1960-2012年河西走廊中部沙尘暴空间分布特征和变化规律

利用6个常规气象站1960—2012年的沙尘暴观测资料,分析了河西走廊中部近53年沙尘暴日数的年代际、年际、季节、各月变化和空间分布,并用Mann-Kendall检验法检验河西走廊中部沙尘暴序列是否存在突变现象;在分析沙尘暴变化规律的基础上,建立了河西走廊中部沙尘暴日数的均生函数预测模型。结果表明：该地区1960—2012年的沙尘暴日数以11.75 d/10a的倾向率递减;20世纪60年代至80年代中期为沙尘暴多发期,进入80年代末沙尘暴日数开始明显下降;20世纪70年代最多,60年代次之,80年代到90年代中期逐渐递减,从1997年开始到2004年又处于逐渐上升的趋势,突出年份是2001年,此年共21 d发生了沙尘暴天气;20世纪80年代河西走廊中部沙尘暴日数有一明显减少的突变,具体时间是1983年。与沙尘暴日数相关性最强的是年平均气温,呈显著负相关,其次是春季平均气温、冬季蒸发量和春季蒸发量,有5个站点的沙尘暴日数与春季平均气温呈显著负相关、与冬季蒸发量和春季蒸发量呈显著正相关,有3个站点的沙尘暴日数与冬季平均气温和冬季降水量呈显著负相关。据预测,2013-2032年河西走廊中部沙尘暴日数将呈继续减少趋势。     

河西走廊东部沙尘暴气候特征及短时预报

沙尘暴是河西走廊东部多发的灾害天气之一。利用河西走廊东部5个气象站1961-2014年月沙尘暴资料,运用统计学方法分析了河西走廊东部沙尘暴日数的时空分布特征及变化趋势;选取1990-2009年逐日NCEP再分析资料,依据气流的南北配置对沙尘暴天气进行了环流分型;采用诊断方法、因子组合和日常的经验预报等方法对不同层次、不同物理量进行分析和计算,构建了具有经验性的预报因子库,利用线性相关、经验预报和最大靠近原则等诊断分析方法建立了沙尘暴诊断预报模式。结果表明:受天气系统、地形以及海拔等影响,低海拔地区沙尘暴日数多于高海拔地区。年、年代沙尘暴日数呈显著减少趋势,递减率为民勤 >凉州 >永昌 >古浪 >天祝。年沙尘暴日数的时间序列存在着5~6 a的准周期变化,北部年沙尘暴日数发生了突变,而南部没有发生突变。沙尘暴日数月变化也比较一致,峰值出现在4月,谷值出现在9-10月。 沙尘暴日数均为春季最多,秋季最少。沙尘暴的环流形势分为西北气流型、西南气流型和西风气流型。确定了各型沙尘暴的预报指标和阈值,诊断预报模式的预报准确率在73.3%以上,达到了较高的预报水平,填补了沙尘暴精细化预报的空白,可为沙尘暴的业务预报预警提供客观有效的指导产品。     

河西走廊沙区沙面稳定性指标的观测研究

民勤、武威-古浪、临泽3个沙区9个指标的研究结果表明,沙面稳定性主要与植被盖度、≤0.074mm细沙土含量、0.3~0.1mm中细沙含量及>0.5mm粗沙含量有关;0.3~0.1mm的中细沙是沙面中最不稳定的因素,≤0.074mm细沙土主要为粘土成分。沙面稳定及活化的组合作用主要是以细沙土与植被盖度为代表的固化作用和以细沙土为代表的固化作用以及以0.3~0.1mm中细沙为代表的活化作用;临泽、武威-古浪沙区较民勤沙区不易固定的原因主要是活动性大的中细沙显著多于粗沙;于降水前在沙面上施撒粘土可大面积固定沙丘,尤其在水分条件限制造林密度不易过大或造林难以成活的重沙害区是一种有效的固沙措施。     

河西走廊沙产业效益评价初探

选择甘肃河西走廊为研究区域,回顾了河西走廊发展沙产业的历程和采取的对策,探讨了沙产业效益评价的理论基础(包括评价指标体系建立的原则、评价步骤、评价方法以及指标体系的选择),进而对沙产业实施后的生态效益、经济效益、社会效益的评价进行了尝试研究,并将沙产业生态效益评价分为土地资源评价、荒漠化状况评价、植被资源评价、生态系统评价、气象与气候因子评价、地形地貌评价6类。并以有年金龙有限责任公司和甘肃三鑫农林科技有限公司为例,分析了河西走廊及相关企业发展沙产业后取得的效益。还提出沙产业效益评价应同沙产业理论和实践一同作为今后研究的重点。     

水资源约束下的河西走廊城市经济脆弱性时空演变及其影响因素

城市经济脆弱性作为当前脆弱性研究中的重要领域,为人-地系统耦合研究提供了新的视角,并为城市可持续健康发展提供有益的决策支持和管理方法。依据城市经济脆弱性内涵,基于暴露度、敏感性、适应能力构建了城市经济脆弱性评价指标体系,运用熵权TOPSIS法评价河西走廊地区及区域内五市的城市经济脆弱性,并采用障碍度模型识别影响区域城市经济脆弱性变化的因素。结果显示：（1）2006—2015年,河西走廊地区城市经济脆弱性呈现出先曲折下降（2006—2011年）再波动上升趋势（2012—2015年）;（2）河西走廊地区的城市经济脆弱性具有明显的空间特征,经历了东西高、中部低到整体较高的演变过程;（3）阻碍河西走廊地区城市经济脆弱性降低的障碍因子由适应能力逐步转变为暴露度。针对河西走廊地区各市主要障碍因子,提出针对性优化措施。     

河西走廊东部强沙尘暴分布特征及飑线天气引发强沙尘暴特例分析

利用2004年1月～2008年10月河西走廊东部6站的地面观测资料,采用统计学方法分析了强沙尘暴的分布特征.发现强沙尘暴主要出现在2～6月,1～3月出现的强沙尘暴主要为高压脊前强西北气流动量下传风所致;4～7月出现的强沙尘暴主要为冷空气东移南下伴随地面冷锋过境锋面大风所致.河西走廊东部的飑线活动造成的强沙尘暴出现在4～6月,均为冷锋型,其中5月居多,出现的7次强沙尘暴中有4次伴有飑线,说明5月份强冷锋东移经河西走廊特殊峡管地形时易诱发飑线,飑线活动造成的强沙尘暴爆发性强,往往造成严重灾情.利用常规探测、地面加密观测、T213数值预报产品和fy-2c/2 d红外卫星云图资料对2008年5月2日河西走廊东部飑线引发的强沙尘暴过程进行了天气动力诊断和中尺度分析.结果表明:中尺度飑线所伴随的强风暴是产生强沙尘暴的主要原因;500 hPa阶梯短波槽是中尺度飑线产生的大尺度触发系统,河西走廊中西部700 hp变形场、中尺度低压为强沙尘暴形成和维持提供了必要的动力条件;地面冷锋前上升运动与高空急流入口区次级环流的上升气流的叠加,为深对流发展提供了深厚的垂直环流发展条件,是促使飑线发生和沙尘卷起的基本动力;地面热低压的加强和午后气温的日变化加大了冷锋前后的温度和气压梯度,为大风、强沙尘暴爆发提供了必要的热力不稳定条件;强沙尘暴出现在垂直螺旋度为-200 m~2/s~2中心的下游,垂直螺旋度对飑线的发展和沙尘暴的落区具有较好的指示意义;中尺度飑线发生在不稳定层结内,较强的不稳定层结为强沙尘暴形成、发展提供了位能转化为动能的基本条件.     

基于GIS与BP神经网络的采空塌陷易发性预测

以湖北省鄂州程潮铁矿和黄石大冶铁矿为例,利用GIS空间分析功能对研究区数据进行提取分级、赋值统计及归一化等处理,构建了包括高程、坡度、地层、地下开采点的分布密度、相距最近地下开采点的距离、开采厚度与深度比值、蚀变接触带缓冲区、地下水深度以及地表地物类型的矿区采空塌陷易发性评价指标数据集;借助IDL语言调用Matlab神经网络工具箱,将研究区2011和2012年的指标数据集作为输入数据,塌陷易发性作为期望输出,建立基于BP神经网络的矿区采空塌陷易发性预测模型;通过选取并优化训练样本,实现对2013年矿山塌陷易发性的预测。结果表明,高易发区及以上的区域包含89.91%的采空塌陷,随着易发等级的提高,采空塌陷面积占易发等级面积比也随之增大;采空塌陷的分布具有明显的地带性,高易发区基本沿着岩体与围岩的接触带分布。模型解决了塌陷预测中的非线性映射问题,预测结果与实际调查情况基本吻合。BP神经网络模型与GIS技术相结合预测矿区采空塌陷的易发性具有可行性。