基于SPSS和GIS的BP神经网络农用地适宜性评价

以中原城市群为研究区,在应用GIS基础上运用SPSS软件进行主成分分析,根据因子贡献率提取主导性强的综合因子,利用提取的主导因子进行系统聚类选择典型样本;依据因子的贡献率调整BP神经网络初始权值,建立评价模型,进行农用地适宜性评价方法的探讨。通过检验,改变初始权值建立的BP模型预测合格率为50%,相对误差最大值为18.9%;为了进一步改进BP网络,把第一次调整权值训练得到的网络权值作为下一次建模的初始权值,训练得到的BP模型预测合格率为100%,相对误差最大值为9.5%。其后运用层次分析法、主成分聚类法作为对照,验证了这种BP模型在农用地适宜性评价中的可靠性与精确性。最后根据所建立的BP模型预测获得中原城市群农用地适宜性分区图,各土地类型适宜性从西往东呈现由低到高的分带性,其中高度适宜区占总面积的32.4%;中度适宜、勉强适宜、不适宜区分别占总面积的28.9%、22.1%、16.6%。     

利用主成分分析法优化BP神经网络模型在砂砾岩岩性识别中的应用

准噶尔盆地玛湖凹陷JL57井区上乌尔禾组发育块状砂砾岩储层,砂砾岩可以细分为粗砾岩、中砾岩、细砾岩、中粗砂岩和粉细砂岩5类岩性,有效储层为中砾岩、细砾岩和中粗砂岩3种岩性,如何识别出有效储层岩性,是油田生产试油选层亟待解决的问题。传统利用测井曲线与岩性间简单线性关系的交会图法无法满足油田生产对岩性识别的要求,而传统利用非线性关系的BP神经网络模型岩性识别方法,虽然能识别部分砂砾岩种类,但该方法需要输入参数多,运算量大,识别结果准确率一般。本文探索性利用主成分分析法先从自然伽马、自然电位、地层电阻率、声波时差、密度、补偿中子6种测井曲线中计算出主成分特征值X、Y、Z三个参数,然后用三个特征值参数替代传统BP神经网络模型中6个油气参数作为新的输入参数,与传统BP神经网络模型对比,简化了BP神经网络模型的网络结构,减少了模型计算量,而且岩性识别准确率得到了有效提高,有效地解决了研究区测井识别岩性问题。     

基于主成分分析和贝叶斯正则化方法的神经网络年最大洪峰流量预测模型探讨

针时水文预测建模中输入因子过多而导致神经网络结构规模过大,泛化能力差的问题,利用主成分分析和贝叶斯正则化方法对神经网络进行改进,优化网络结构,从而提高泛化能力。以洮儿河流域镇西站年最大洪峰流量预测为例,研究结果表明,改进的神经网络预测方法与传统的神经网络方法相比,泛化能力有显著提高,而且网络的收敛也比较稳定,实际预测中效果良好。     

西藏那曲牧区雪灾因子主成分分析

一场积雪能否对牧区造成灾害是由多因子综合作用的结果，不同的雪灾因子在积雪成灾过程中所起作用的大小是不相同的。文章分析了牧区雪灾因子体系，并利用主万分分析方法对多个雪灾因子进行了主万分分析，结果表明，在已形成的雪灾因子体系中，一场积雪的最大积雪深度、积雪日数、降水总量和最大风速是主成分。此结果对建立雪灾判别及预测等应用模型都有重要的意义。     

五道沟实验站地温对气温和降水的响应

基于五道沟水文实验站1964—2020年长系列气象和地温观测资料,采用线性趋势回归方法,开展了近57年汛期、非汛期、年三个不同时间尺度和浅层、中层、深层不同深度地温变化特征研究,并分析了地温与气温和降水变化的响应关系。结果表明：（1）近57年,年尺度,浅层及中层呈上升趋势,深层地温变化不大。汛期浅、中、深各层地温以0.12～0.17℃/10 a的速率减小;非汛期以0.07～0.29℃/10 a的速率增加。年代变化,浅层及中层地温呈先下降后上升趋势,深层地温变幅较小,呈现先上升后下降再上升。（2）年尺度及非汛期,各层地温与气温呈显著及低度正相关,与降水呈弱负相关,汛期与气温呈显著负相关,与降水呈低度相关。浅层20 cm地温与气温相关性最强,5 cm地温与降水相关性最强,地温与气温及降水的相关程度汛期均大于非汛期,同期均有浅层>中层>深层。     

基于主成分分析和因子分析的宁夏水资源承载力研究

为了探求宁夏水资源承载力状况,利用主成分分析法和因子分析法,在分析宁夏2004~2014年水资源承载力状况的基础上,对宁夏5市2013年水资源承载力分水资源支持力、社会经济技术水平和社会生活水平3个方面进行综合考虑,得到宁夏5市的水资源利用状况指数和分级标准。具体得到以下几个结论:(1)2004~2014年间,宁夏水资源承载力仅在2005~2006年有所波动,其余年份两种方法结果一致,11年间保持稳定上升;(2)对于宁夏5市2013年水资源承载力状况,主成分分析结果由大到小排序为吴忠市、银川市、石嘴山市、固原市和中卫市,因子分析结果由大到小排序为吴忠市、银川市、固原市、石嘴山市和中卫市;(3)建立宁夏5市水资源承载力状况分级阈值,主成分分析下吴忠市和银川市的水资源利用状况高,石嘴山市的水资源利用状况中等,固原市和中卫市的水资源利用状况低;因子分析下吴忠市和银川市的水资源利用状况高,其余3市水资源利用状况都较低。     

基于BP神经网络湖南益阳市滑坡敏感性分析

益阳市是湖南省地质灾害易发区之一,其中滑坡地质灾害占比74.1%。滑坡的敏感性分析通常采用专家知识评价、编录数据评价、滑坡过程物理评价等方法,其评价结果受评价人员水平的影响或评价过程复杂,适用性有限。基于BP神经网络算法,将益阳市338处滑坡以及1∶10 000地质灾害详查得到的307处未滑坡的斜坡调查数据,提取到1个数据库中,利用BP神经网络方法,经过信号正向传播和反向传播的误差逐步修正,研究益阳市滑坡的敏感性影响因子。结果表明,计算模型和滑坡影响因子的重要性从高到低依次为斜坡类型、坡度、坡高、坡顶高程、地层岩性、斜坡结构类型,为滑坡野外识别和防治提供了数据支撑。通过实例分析验证了计算模型的正确性,该计算模型可应用于大批量斜坡稳定性分析。     

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。     

基于贝叶斯正则化改进BP神经网络的页岩气有机碳含量预测模型

页岩气总有机碳(TOC)含量是评价岩性气藏的关键指标,受复杂地质及岩芯采集等多种因素的影响,常规室内测试分析获得的TOC含量的数据有限且结果有失准确。为合理准确预测页岩气TOC含量,本文首先通过对页岩气储层TOC含量测井资料综合分析选取8条测井曲线,并结合主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)提取四个主成分;其次基于贝叶斯正则化(Bayesian Regularization)改进的BP神经网络方法建立页岩气TOC含量预测的BR-BP模型;最后利用该模型对研究区A区页岩气TOC含量进行预测,并与常规的LM-BP神经网络模型的预测结果进行对比。结果表明：BR-BP模型有较强的非线性拟合能力,能够真实地反映出页岩气TOC含量与各测井参数之间的非线性关系,其模型预测结果与实际值基本吻合,与常规的LM-BP神经网络模型相比,其数据敏感性增强,预测精度有所提高,该研究方法具有一定的理论意义和参考价值,为我国TOC含量预测提供了一种新的技术方法和手段。     

基于粗糙集和BP神经网络的滑坡易发性评价

区域滑坡易发性评价是国土规划和滑坡中长期防治的重要依据。为进一步提高滑坡易发性评价的准确性,以恩施市龙凤镇为研究区,运用地理信息系统GIS技术,获取了包括工程岩组、坡度、地质构造等在内的13个初始评价因子,利用基于遗传约简算法的粗糙集理论对初始评价因子进行属性约简,去掉冗余属性后获得最小约简,即8个核评价因子：工程岩组、高程、地形曲率、道路、水系、坡度、坡向、径流强度指数,并以此作为BP神经网络的输入层,构建RS-BPNN预测模型,获得滑坡易发性指数LSI及滑坡易发性等级分区图。其中高易发区面积占总面积的12.82%,该区包含的滑坡面积占总滑坡面积的78.11%,通过ROC曲线测试,模型预测精度为90.9%。结果表明,RS-BPNN模型预测性能良好,进一步提高了滑坡易发性评价的精度和准确性,有较高的工程实用价值。     

水面蒸发量与各气象因素关系的通径分析

从表面看,影响水面蒸发量的气象因素有日均气温、日最高气温、日最低气温和日均风速及日均相对湿度。通径分析表明,平均气温是水面蒸发量的主要的影响因素,其它气象因素大多通过平均气温对水面蒸发量起作用。与此同时,本文根据影响水面蒸发量的最主要因素,建立了相应的多元回归模型。结果表明,该模型具有较高精度和良好可靠性。     

水足迹与主成分分析法耦合的新疆水资源承载能力评价

通过耦合水足迹理论与主成分分析方法,构建基于水足迹的新疆地区水资源承载力评价指标体系,分析研究区2010～2015年间水资源承载能力变化情况.结果表明:2010～2015年间新疆地区的水资源承载力呈先增大后减小的现象,2014年水资源承载力最差,供水压力最大.其中,研究区的承载力主要受水资源和社会因素以及进出口贸易中虚...     

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.     

水面蒸发系数全国通用公式的验证

着重介绍我国水面蒸发-散热系数研究的一项成果─-水面蒸发系数公式的计算结果与实际情况的对比,证明公式的可靠性和在全国范围内的可用性。     

基于RBF神经网络的城市需水量预测

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,建立的径向基函数神经网络城市需水量预测模型具有较强的非线性处理能力和逼近能力,运算速度快、性能稳定,克服了BP神经网络学习过程的收敛过分依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷,预测精度较高,泛化能力强。     

基于BP神经网络的太原市地面沉降预测及分析

通过对太原市地面沉降资料、气象水文和地质条件以及地下水等大量资料的分析与整理,考虑到太原市各个沉降中心的沉降趋势不尽相同,对太原市吴家堡、西张、万柏林和下元4个沉降中心分别建立BP神经网络模型,并基于训练好的BP神经网络模型,在太原市地下水开采量的规划方案下,预测了在不同降水保证率下2009-2015年地面沉降的趋势,...     

南四湖水面蒸发量分析计算

根据二级湖闸站等四处蒸发站各类型蒸发器（皿）历年逐月水面蒸发观测资料和两处蒸发实验站分析的各类型蒸发器（皿）月蒸发量折算系数，推求出南四湖１９５３年１月至１９９０年１２月逐月及全年水面蒸发量，根据五处水位站历年逐月平均水位观测资料推算出南四湖历年逐月平均和全年平均水面面积，从而求得南四湖历年逐月和全年水面蒸发水量，并对水面蒸发量在时间上的变化特征作了分析。同时根据七处雨量站历年逐月降水资料计算了南四湖区面平均月、年降水量，并分析了水面蒸发量对水资源量的影响。其分析计算成果可供南四湖水平衡研究和水资源评价使用。     

基于动态水量平衡的水面蒸发自动测定系统及其应用

提出了一种根据动态水量平衡来测定水面蒸发的新方法，介绍了该系统的实际应用情况。该方法与传统的测定方法相比，具有以下特点和优点：(1)实现了水面蒸发测定过程的自动化；(2)走出了通过测定水位变化来求得蒸发量的传统思路，建立了一种动态测定水面蒸发的新方法，在测定过程中保持蒸发器(池)内的水位不变；(3)该方法可以人为设定系统的采样间隔，从而较准确地测定水面蒸发的日变化过程，系统测量精度可达0．0015mm/h。