Minimal cut-based recursive decomposition algorithm for seismic reliability evaluation of lifeline networks

In this paper, a new probabilistic analytical approach, the minimal cut-based recursive decomposition algorithm (MCRDA), is presented to evaluate the seismic reliability of large-scale lifeline systems. Based on the minimal cut searching algorithm, the approach calculates the disjoint minimal cuts one by one using the basic procedure of the recursive decomposition method. At the same time, the process obtains the disjoint minimal paths of the system. In order to improve the computation efficiency, probabilistic inequality is used to calculate a solution that satisfies the prescribed error bound. A series of case studies show that MCRDA converges rapidly when the edges of the systems have low reliabilities. Therefore, the approach can be used to evaluate large-scale lifeline systems subjected to strong seismic wave excitation.     

BP人工神经网络在青藏铁路南段地壳稳定性定量评价中的应用

将BP人工神经网络方法引入区域构造活动性、区域地壳稳定性研究领域,对青藏铁路南段沿线的构造活动性进行定量分析.选用断层运动速率、地震震级、温泉温度及剪切应变4个关键影响因子作为BP人工神经网络的输入向量,构造活动强度(α)作为输出向量,以α为定量判据,将全区划分为相对稳定区(α＜0.22)、较不稳定区(α≈0.22～0.38)、不稳定区(α≈0.38～0.69)、极不稳定区或强烈构造活动区(α≥0.69).在青藏铁路南段沿线划分出格仁错、崩错、当雄-羊八井、错那湖、唐古拉山口南、聂荣东北、聂荣西北、雅鲁藏布江断裂沿线、萨迦等不稳定区,在不稳定区内部进一步划分出申扎、蓬错、尼木、桑雄、羊八井5个极不稳定区.     

层序地层学模拟研究进展及趋势

模拟层序地层学是层序地层学理论重要的研究手段之一,在国外该项技术较为成熟.层序地层计算机模拟软件采用的算法主要有扩散算法、流体流动算法、几何控制沉积算法、经验数值逼近算法、沉积物搬运的构造校正算法.目前,国外学者对以海平面升降、构造沉降和沉积物供应为主控因素的层序地层概念模拟的适用性提出了质疑,并对层序控制因素的多样性和不确定性进行了深入的研究.结合当前的研究进展,提出了层序控制因素的"多变量系统"观点,将层序的控制因素分为综合变量和独立变量,进一步指出如果假设综合变量为独立变量,则可以简化层序模拟,假设越多,模拟越简单,但模拟结果越粗略;要使模拟结果真实地反映实际地层特征,就要尽可能采用独立变量.     

基于DTW与K-means算法的河北场雨及雨型分区特征研究

深入挖掘气象站点的观测降雨数据,研究区域降雨的雨型规律,对于洪涝灾害预警和减灾措施制订有重要意义.本文基于河北省2005-2017年3189个站点逐小时降雨观测数据,进行"场雨"的划定,进而提取历史上各场雨的累积雨量、时长指标.采用数据挖掘技术中的DTW相似性算法进行场雨雨型的自动归类,将场雨分成Ⅰ-Ⅶ共7种雨型,包括...     

不同闪电跃增算法在北京地区应用效果对比

基于S波段多普勒天气雷达基数据、北京闪电定位网全闪定位数据和北京地区降雹的人工观测结果,对比分析Gatlin和σ两种闪电跃增算法在不同配置下对北京地区2015-2018年共177次冰雹天气过程的预警效果.结果表明:不同倍数的σ算法预警结果差别很大,2σ(要求当前闪电频数变化率超过之前平均闪电频数变化率两倍标准差)在σ算...     

南海北部叶绿素a浓度遥感反演算法评估与COCTS反演算法构建

本文利用2018年9—10月和2020年7—8月在南海北部海域获取的叶绿素a浓度和遥感反射率现场实测数据,对3种叶绿素a浓度标准算法（OC2v4、OC3M和OC4v4）及3种区域算法（OC4v4＿TP、OC2＿X、INOC3）进行了模型精度评估;根据我国自主海洋水色卫星（HY-1C和HY-1D卫星）搭载的水色水温扫描仪（COCTS）的波段设置,构建了适用于我国南海北部海域的两波段、三波段、四波段和五波段比值的叶绿素a浓度反演算法。研究结果表明：标准算法的反演精度优于区域算法;针对HY-1C和HY-1D卫星构建的五波段比值OC5＿C算法反演精度较标准算法反演精度有很大提高,叶绿素a浓度反演值与实测值的平均绝对误差为0.08μg/L,平均相对误差为21.36%,可为我国海洋水色卫星遥感数据在南海及同类水体的定量化应用提供算法支撑。     

角度域叠前深度偏移叠加算子优化

叠前深度偏移是解决精细复杂构造成像的一种最佳方法,尤其是基于角度域叠前深度偏移成像方法的研究,由于射线路径的唯一性,被认为是一种能够消除假象,解决射线多路径问题的最优化方法．文章从单程波波动方程出发,推导了中点 偏移距域双平方根波动方程波场延拓算子;利用局部偏移距与反射角的关系,推导了角度域共成像点道集的构建方法．同时,为有效解决叠前深度偏移计算量大、耗时长等计算瓶颈,引入OpenMpi并行策略,利用共享存储环境下的多线程协同作业,提高了叠前深度偏移算子的计算效率;在角度域,通过调整改进叠加算子,一定程度上减少了计算量,提高了计算效率．最后,通过理论模型验证了角度域叠前偏移成像算子的正确性,评价了并行算法的计算效率及有效性;并将其应用于SEG/EAGE岩丘模型,利用“沉降观测”理论得到了不同CMP的中点 偏移距域共成像点道集和角度域共成像点道集,对比分析了两种共成像点道集的优缺点;并通过限制成像叠加角度的方法,改善了复杂模型的成像结果,验证了角度域叠前深度偏移成像算法对复杂模型的适应性．     

粒子群优化广义回归神经网络与HHT样本熵结合的地震辨识研究

天然地震与人工爆破信号具有许多相似的特性,为实现地震类型的准确辨识,提出一种基于粒子群优化广义回归神经网络和HHT样本熵的地震类型辨识新方法．该方法先通过经验模态分解（EMD）将初始信号分解成6个本征模态函数（IMF）及1个残余向量,对前三个IMF进行Hilbert变换得到瞬时频率和瞬时能量,进而提取出样本熵并构造神经网络训练集与测试集;利用粒子群算法和训练集优化广义回归神经网络的光滑因子参数值,建立PSO-GRNN分类模型．将该模型结果与BPNN模型、GRNN模型、PNN模型及RBFNN模型等神经网络模型进行性能对照,得到该模型单次识别的准确率、MAE、MAPE、RMSE R2及MSE分别为95%、0.1604、0.1204、0.2381、0.7123、0.0567,绝大多数性能评价指标优于其他4种神经网络模型．该研究建立的PSO-GRNN模型性能较稳健,在100次循环随机试验中辨识效果仍然较突出,计算得到的上述评价指标均值为97.42、0.04、0.04、0.12、0.89、0.02,其对应的标准差为3.53、0.05、0.04、0.08、0.11、0.02,将PSO-GRNN模型...     

基于相似度排名的天气雷达故障案例检索

为了进一步发挥历史案例对于台站有效排除故障的指导作用,提出一种以朴素贝叶斯(Naive Bayes)为核心的天气雷达故障案例相似度检索算法,对天气雷达故障描述的向量化表示、故障特征提取、相似案例检索等关键技术进行分析,开发实现基于CINRAD/SA历史案例相似度排名的天气雷达案例推理系统.经测试应用表明,系统对于新故障...     

区域-时间-长度算法在青海地区的应用研究

应用检测地震活动水平相对变化的区域-时间-长度算法（RTL算法）,分析研究了青海地区有相对较完备小震资料的14次6级以上震例。结果表明,该区6级以上地震发生前在源区或近源区大约120km半径的空间尺度内,‰值能检测到明显的1年内和2年内时间尺度的中期地震活动异常,地震活动增强的“上升型”异常和地震活动平静的“下降型”异常各占一半。