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201.
针对现有深度学习水文模型未能充分刻画气象要素空间特征的问题,本文基于主成分分析(PCA)方法提取气象要素空间特征,利用长短时记忆神经网络(LSTM)学习长时序过程规律,构建融合气象要素时空特性的深度学习水文模型PCA-LSTM。以黄河源区为研究区域,利用LSTM模型和物理水文模型THREW作为比对模型,基于高斯噪音法系统评估PCA-LSTM模型的适用性和鲁棒性。结果显示:PCA-LSTM模型径流模拟纳什效率系数为0.92,高于比对模型LSTM和THREW,表明模型具有较高的精度。研究结果可为流域高精度水文模拟提供参考。 相似文献
202.
基于岩石物理理论建立的Gassmann流体因子能更好地区分多孔介质的流体和岩石基质,在储层预测及流体识别中获得了广泛地应用.现有技术中对常规叠前地震反演的弹性参数进行转换得到Gassmann流体因子的方法存在误差累计且预测精度不高.为此,建立一种Gas-smann流体因子叠前地震道集反演方法,给出了叠前流体因子反演的目... 相似文献
203.
204.
本文提出了一种利用深度卷积神经网络的频高图分类方法,在频高图分类标记的基础上,通过对深度学习经典网络结构的网络层迁移的方式,构建频高图类型识别网络模型,实现基于传播模式分布的频高图自动分类.利用试验获取的大量频高图数据,依据频高图中电离层传播模式分布情况,结合频高图度量基本规则,人工对频高图数据分类标记,生成网络模型样本数据;然后以随机方式,选取样本数据85%的数据作为训练数据,其余数据作为测试数据;经验证训练后的网络模型能够将测试频高图数据自动分为七种类型,频高图类型识别综合准确率高于97%.该方法可为频高图特征参数的自动、精确提取提供重要技术和高质量数据支撑,对电离层结构信息有效获取具有重要意义. 相似文献
205.
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... 相似文献
206.
综合评价方法在水质评价应用中的比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以黄河某取水口监测点19981999年的水质为评价对象,利用灰色关联分析法、模糊综合评价法和物元分析法分别进行了综合评价,结果表明,模糊综合评价和物元分析法的评价结果一致,"中心化"灰色关联法评价结果与上述两方法的评价结果一致. 相似文献
207.
208.
209.
综合多信息进行地震约束储层随机建模——以准噶尔盆地庄1井区J1S2^2砂组为例 总被引:2,自引:0,他引:2
针对地震约束储层随机建模中地震反演波阻抗数据体与岩相概率关系差的问题,提出综合多信息、逐级约束、多级建模的思路方法。首先以地震反演数据体约束建立地球物理特征曲线随机参数场,再以每一个地球物理特征曲线参数场为约束建立相模型,最后以优选的相模型和地球物理特征曲线参数场为约束进行储层参数建模。该方法在井距较大的开发前期评价阶段具有较好的应用效果。 相似文献
210.