基于模糊聚类分析和模糊模式识别的煤与瓦斯突出预测

煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具不精确性和模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制。提出了采用模糊聚类分析与模糊模式识别方法相结合的煤与瓦斯突出区域预测方法。首先采用模糊聚类分析对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类,建立不同程度的模糊模式,然后对待预测样本进行模糊模式识别,以此来预测待测样本的煤与瓦斯突出危险程度。实例验证表明,本法预测可靠。      

模糊模式识别法在成矿预测中的应用

西藏是我国铬铁矿最大产出区与成矿远景区,其铬铁矿产出主要受超基性岩体控制.本文使用西藏某区超基性岩体中氧化物百分含量数据,运用模糊模式识别理论,采取随机抽取测试岩体方式,对含矿性已知岩体进行识别,比较几种不同贴近度识别.结果发现海明贴近度识别正确率最高,并使用海明贴近度对含矿性未知岩体进行识别,其结果可靠性较高.     

基于模糊模式识别的支持向量机的回归预测方法

尝试把最近发展起来的支持向量机引入水文预测中,建立了支持向量机水文回归预测模型,为小样本情况下水文预测提供一种行之有效的可选择的方法。在此基础上,为了更好地处理水文系统中广泛存在的不确定、模糊信息,进一步把模糊模式识别理论引入支持向量机,提出一种模糊模式识别核函数。该核函数具有更明确合理的物理意义。冰凌预测实例表明了SVM水文回归预测方法及模糊模式识别核函数的有效性和可行性。     

判别函数模糊模式识别法

本文提出了一种新的分类方法——判别函数模糊模式识别法（DFFPRM）,是数理统计与模糊数学相结合的产物.实践证明,DFFPRM 能克服判别分析存在的一些问题.     

基于动态聚类分析和模糊模式识别法的北京城区汛期降雨时空分布规律研究

以北京城区近十几年汛期50场暴雨过程为样本,利用动态聚类分析和模糊模式识别方法对单站雨型和降雨整体空间分布特征进行了研究,得到北京城区汛期最容易发生的雨型以及时空分布规律。结果表明,北京城区汛期主要发生前单峰型雨,峰值集中且极值雨量大,容易造成内涝积水。发生双峰型雨的次数较少,且极值雨量较小,对内涝积水影响相对较小。     

基于模糊模式识别的最佳井位预测

本文运用模糊模式识别理论对最佳井位进行预测,预测结果与实际吻合,对物探找水具有较高的参考与应用价值。     

某岩体模式识别找矿预测

在某岩体综合信息找矿预测中,过去一直使用目视类比,其结果受人为因素影响,效果不好。近年来,我们使用计算机模式识别技术,研究处理了该岩体的综合找矿信息,判别出了四个找矿远景区。     

模糊模式识别法在评价地下水水质中的应用

采用模糊模式识别法评价地下水水质,提出了相对隶属度理论,通过距离平方和最小的准则,建立目标函数,可得地下水水质的变化趋势,更符合当代地下水水质评价的要求。应用该法评价太原市地下水,得到了满意的结果。     

基于模式识别理论的卡钻类型判别分析

将模式识别理论中的支持向量机、Bayes判别分析以及多元回归分析应用于卡钻类型判别分析,建立了基于模式识别理论的卡钻判别模型。以近几年川东北卡钻数据为例进行了算例分析,结果表明：采用支持向量机、Bayes判别法及多元回归法对卡钻类型判别的结果与实际结果的误判率分别为1.92%,11.52%,61.54%。支持向量机（SVM）判别结果精度最高,但其判别方程式较为复杂,不能直观看出各分量对结果的影响程度;多元回归分析判别方程形式简单,可以直观表达各参量与卡钻之间的密切程度,但其判别精度较低;Bayes判别法计算精度介于二者之间,但其判别精度与判别式的个数密切相关。     

从研究汛期描述论水文系统模糊集分析的方法论

论述了水文系统模糊集分析的哲学基础,提出了水文成因、概率统计、模糊集分析相结合的确定汛期隶属函数的综合性方法。从汛期描述的研究,阐述了水文系统模糊集分析的基本方法论。     

岷江流域汛期降水时空特征研究

利用岷江流域内15个站点1956～2001年降水资料,运用经验正交函数(EOF)分解、Morlet小波变换、Mann-Kendall秩次相关检验等方法,分析了降水的时空变化特征.结果显示:岷江流域降水年内分配极不均匀,年降水量70%以上集中在汛期(6～10月).西部高原降水年内分配呈双峰型,降水峰值出现在6月和9月,东部平原呈单峰型,峰值出现在7月和8月.对汛期降水经验正交函数分解的第一主分量显示东西反相变化,表明呈现西干东湿或西湿东干的格局特征.汛期降水时间上46年来呈下降趋势,且存在准2年、5～7年、14～15年的周期.     

统计相关条件下降水及洪水预报误差相关分析

以三峡水库上游寸滩至万县区间降水预报误差和入库洪水预报误差相应数据为例,在探讨两者统计相关性的基础上,采用Frank、Gumbel、Clayton三种二元Copula连接函数分析了两预报误差的相关结构,以离差平方和最小为准则进行了Copula函数的选择,并与两预报误差独立情况下联合频率分布进行比较和分析。研究结果表明,降水预报误差和洪水预报误差的相关性对其二元联合分布有一定影响,同时,在两预报误差负相关条件下,其联合分布可做简化处理。本文研究结果可为水库预报调度风险管理提供决策参考。     

海相碳酸盐岩岩相的模糊模式识别

基于模糊式识别,本文提出聚类分析与贴近度识别相结合应用于海相碳酸盐岩岩相的分类和识别,聚类用F-PFS法,识别用本文建议的一种带参数的名为加权逆距离贴近度的新公式:S（X_i,Y_j）=sum from k=s_A-1∑ W_k(1-D_ijk)p。其中权重Wk使用一种按单因素判对率确定的新技术。该权重并可用于模糊综合评判。模糊特征向量采用扩展的正则化式计算。上述方法在湖北三叠系海相碳酸盐岩地层得到了应用,并将其划分为六个相.选用12-21个特征因素（颜色、矿物成分、古生物、颗粒组分、填隙物、沉积构造等）,并定量化赋值。聚类分析可分出四个相,贴近度识别的判对率达81.8%,按划分为六个相的贴近度识别,确切判对率达79.2%。     

浙江省无资料流域洪水预报方法研究

无资料或资料不足是任意流域开展洪水预报面,临的难题和挑战。在浙江全省适用水文预报模型筛选基础上,利用自动寻优技术对浙江省39个代表流域978场暴雨洪水进行逐流域、逐场洪水产、汇流参数率定,并根据参数变幅、敏感性,分别采用均值、等值线空间内插、结合流域特征运用投影寻踪回归分析等方法进行产、汇流参数的地区综合,提出了全省无资料流域洪水预报方法,并经预报模型检验,精度可以满足防洪预警要求。     

对辽宁省煤质分布规律的认识

辽宁省是一个产煤大省，而且煤类齐全。从褐煤、长焰煤、不粘煤、弱粘煤、气煤、肥煤、焦煤、瘦煤、贫瘦煤、无烟煤皆有存在。本省煤质分布可划分为三个带即：长焰煤、气煤带；褐煤、长焰煤、气煤带；肥煤—无烟煤带。其中：长焰煤、气煤带主要分布在辽宁西部阜新、北票、朝阳等地区；褐煤、长焰煤、气煤带主要分稚在辽宁中部昌图、新民、辽中、台安地区；肥煤—无烟煤带主要分布在辽宁东部的辽阳、本溪、恒仁地区。对辽宁省煤的煤质分布规律作出正确的评价对今后的生产起到指导作用。     

测井岩性模糊模式识别法

鉴定钻孔穿过的地层岩性,是地球物理测井的一项重要任务。以往,测井解释人员是用人工方法来完成这项任务。 在实际应用中,有时仅有少数几种可用的测井曲线,以致使不同曲线对不同岩石的特征值范围部分地或全部地重叠在一起。这样一来,根据人工方法便不可能将各种岩石类型明显地区分开。 为了克服人工方法的这些缺点,本文将提出一种新的地层岩性鉴定方法——测井岩性模糊模式识别法（LLFPRM）,还提出了这种新方法的PC—1500型袖珍机BASIC语言程序。事实证明,LLFPRM是一种简单、快速而又准确的岩性解释方法。     

辽宁省夏季降水量与太阳黑子相对数的关系分析

利用辽宁省1956～2018年的降水量和太阳黑子相对数资料分析了辽宁西部、中北部、东南部地区夏季降水量与太阳黑子相对数的关系。结果表明:(1)1960年代以来,辽宁省中北部和东南部夏季降水量距平系列变化过程相似,西部地区与它们相比,在1980年代中期和2010～2013年有一定差异。三个区域的降水量距平系列均为减小趋势,但只有东南部的趋势达到0.05显著水平。(2)太阳黑子相对数序列与西部、中北部、东南部地区夏季降水量序列呈显著负相关。(3)从多年平均来看,西部、中北部、东南部地区夏季降水量的极大值多在太阳活动的极小年(m年)及其前后;各分区夏季降水量极小值多分布在M年及其前后。