建筑物沉降规律的综合时序分析

建筑物的沉降监测数据序列具有趋势变化和随机变化的特点，本文针对两种变化项的特点分别建立相应的数学模型，再将其组合起来建立综合数学模型，从总体上把握沉降数据序列的变化规律。实例计算分析表明，此方法具有较高的拟合精度和预测能力，具有一定的应用参考价值。     

基于神经网络的建筑物沉降原因分析

在我们应用回归方法对建筑物沉降原因分析及沉降趋势的预测中，由于实际情况的复杂性及主观认识的局限性，这样所得的结果含有较多的人为因素，可能会与实际情况有所差异。针对这种情况，讨论了应用神经网络方法来发现和验证引起建筑物沉降的因素及对沉降趋势的预测。实例表明，该方法能取得较好的效果。     

多模式资料在成都地区的温度预报研究应用

本文采用2015年3月~2016年2月EC、T639及德国三家高分辨率模式资料与成都地区13区县国家站自动观测的日最高、最低气温资料,利用距离权重平均法对模式资料进行处理,并利用平均差值、多元线性回归方法对单模式、多模式温度预报资料与实况资料进行拟合。对比结果发现:单模式差值订正前后效果有明显改善;多模式线性回归拟合率高于任何一个单模式拟合率,进而通过VB编程完成了成都市多模式资料温度应用平台,应用中表现最好,可以为预报员提供很好的参考依据。      

回归-Elman网络在矿坝变形预测中的应用

金矿开展矿坝的变形监测工作,引入多层递阶回归分析模型,有较高的预测精度,但方法较繁琐,计算较复杂。由于变形数据可分离成趋势项与随机项,趋势项可用多元线性回归良好地拟合;随机项的预测,文中采用Elman网络建模计算,最后利用矿坝的实测高程位移数据进行验证,并与多层递阶回归进行比较。结果表明:回归-Elman网络模型比多层递阶回归的预测精度更高,效果更好,且方法简洁实用性强。     

局部均值分解与支持向量回归的大坝变形预测

针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。     

加权Logistic回归模型在火山岩型铜矿预测中的应用:以宁芜盆地中段为例

文中探讨了加权Logistic回归模型在宁芜盆地中段火山岩型铜矿预测中的应用。首先,结合研究区的成矿地质背景,提取地质体、构造、围岩蚀变三大类证据因子;其次,分析各证据因子与铜矿点之间的空间关系,认为姑山旋回、娘娘山旋回火山机构控制了本区火山岩型铜矿的空间分布,根据计算结果,选取与火山岩型铜矿密切相关的龙王山组、姑山组地层,姑山旋回粗面斑岩、娘娘山旋回二长斑岩、NW向构造1.5 km缓冲区、NE向构造1.3 km缓冲区、EW向构造4.5 km缓冲区、硅化、褐铁矿化、黄铜矿化等作为模型自变量;最后采用加权Logistic回归模型进行成矿概率计算,并结合成矿地质背景,圈定四个成矿远景区,分别为P1、P2、P3、P4,其中P1、P2、P3呈北东向展布,主要受娘娘山和姑山火山机构控制,P4为东西向分布,主要受龙王山火山机构控制,在这些预测区中,均存在已发现的铜矿体,说明预测可信度较高。     

贵州省都匀市滑坡易发性评价研究

都匀市是贵州省城镇滑坡地质灾害多发频发区。文章以都匀市沙包堡镇为研究区,采用栅格单元提取高程、坡度、岩性、水系等9项致灾因子,分别使用都基于数学统计模型的定量分析方法（二元逻辑回归模型、信息量模型）和定性分析方法（层次分析模型）对都匀市研究区滑坡地质灾害易发性进行评价。结果表明:二元逻辑回归模型预测精度与预测效果均为最优,其ROC曲线下面积AUC值为0.873,易发性分区中高易发区和中易发区内预测发生滑坡面积比占95.41%,且最符合野外实地调查验证情况。评价方法与结果可为贵州城镇地区滑坡地质灾害评价和防治提供借鉴。     

长春地区粉质黏土导热系数与其物性参数相关性研究

为研究导热系数与影响因素之间的相关关系,建立导热系数的推算公式,以长春地区粉质黏土为研究对象,对原状土样的导热系数与其物理参数之间的相关性进行回归分析。制作9个重塑土样,测其相关的参数值,以验证回归方程的适用性。结果表明,回归分析建立导热系数与2个物理参数之间的关系式不成立;考虑天然密度、含水率和孔隙度为自变量,其分别对应的相关性系数T检验显著值(Sig)都0. 05,复决定系数为0. 886,建立的回归方程成立,自变量能准确解释因变量的变化,且含水率与导热系数呈负相关,天然密度和孔隙度呈正相关。重塑土样相关参数代入回归方程得到的导热系数值与实验实测值之间相对误差低于4%,验证了该回归方程的普遍性和适用性。     

逻辑回归模型在边坡稳定性分析中的应用

采用逻辑回归模型和确定性系数CF建立概率模型,使用收集到的22个边坡实例,将重度、内聚力、坡角、坡高、内摩擦角和孔隙压力比六个影响因子作为自变量,边坡状态作为因变量,应用SPSS取不同的滑坡概率P与不滑坡概率1-P的比值的自然对数Z进行回归分析。将获得的滑坡概率拟合模型反馈到样本参数上,对比其误差,选取Z=±10时的函数模型对另外8组边坡进行验证,证明预测模型的合理性。     

一种自适应三维核回归的遥感时空融合方法

时空融合是解决遥感数据高重访周期与高空间分辨率矛盾的一种有效方法。发展了一种综合利用遥感数据空间与光谱信息的三维自适应核回归反射率模型（three-dimensional adaptively local steering kernel regression fusion model,3DSKRFM）,通过提取每个像元的三维控制核（steering kernel）的局部信息,使时空融合过程中的权重自适应调节,提高遥感时空融合的精度。利用两组ETM+和MODIS（moderate-resolution imaging spectroradiometer）数据进行实验测试,结果表明3DSKRFM相比STARFM和2DSKRFM模型具有两方面的优势:一是充分利用遥感影像多波段的优势,提高融合精度;二是具有更强的鲁棒性,满足实际影像时空融合的需求。