基于小波分析的抚松县降水量变化对矿泉水资源量的响应研究

大气降水是抚松县矿泉水资源的重要补给来源,探究其变化规律及极值概率对泉流量是否能够得到持续补给具有重要意义。为此,首先利用1960~2013年的降水资料和1981~2008年部分泉流量观测数据,对抚松县降水量的年内分配、年际变化和不同年代降水量均值变化进行降水特征分析;之后,运用皮尔逊Ⅲ型模型分析最大年降水量的概率分布;接着,利用1981年7月~2008年11月期间降水量和部分泉的泉流量监测数据,采用连续小波分析法对二者周期进行分析;最后,运用交叉小波变换法对同一时段内降水量和泉流量多时间尺度变化的相关性进行分析。结果表明:1960~2013年的54间,研究区内年降水量呈现周期性变化,变差系数为1.017×10-17,降水稳定,未发生异常变化。降水量和泉流量均存在约11个月的主震荡周期,二者属于同相位(即泉流量对降水量的变化产生即刻反应),降水量作为本区矿泉水补给的重要影响因素,可为矿泉水资源得到有效补给提供保证。     

Damage Detection Methods for Offshore Platforms Based on Wavelet Packet Transform

1 .IntroductionInthe whole service period of the platforms ,some damage is unavoidable due to the corrosion,impact ,fatigue and so on.The damage whould cause the structures’ultimate capacity and safety de-crease .Presently,it is generally acceptedthat the detection of damage involes considerable statisticaluncertainties,thus lot of efforts is made for the damage probalility model ,for example Song and Lu(1996) usedthefuzzy-settheoryto estimatethe humanerrorsthroughthe definitionof inspection…     

岬湾海滩剖面中长期变化特征及其控制因素——以青岛石老人海滩为例

了解海滩剖面变化可以更好地理解海滩动态过程。利用2007年5月~2014年12月近8 a青岛石老人海滩剖面的实测资料,计算剖面各段单宽体积变化量及后滨宽度,结合交叉小波和小波相干分析方法,探讨海滩剖面中长期淤蚀变化特征及其控制因素。结果表明,近8 a来海滩剖面表现为侵蚀状态,不同岸段侵蚀程度不同。剖面1岸段侵蚀明显,剖面2和剖面3岸段轻微侵蚀。剖面的变化过程可划分为平稳期、剧变期和微调期3个时期。各时期剖面的季节性变化较复杂,平稳期具冬蚀夏淤的交替变化特征,整体淤蚀量较小;剧变期剖面呈阶段性蚀退,变化幅度相对较大,微调期剖面可能仍处于剧变期的恢复阶段,季节性变化不明显。剧变期和微调期的小波交叉谱和相干谱分析显示,波浪和前滨单宽体积相干性较好,尤其当大于2 m的波高达到10%以上,海滩地形可以和波高变化产生同周期的变化。因此波高变化基本控制了剖面的季节变化。而海滩长周期变化主要受控于风暴潮作用及其漫长的恢复期,沿岸输沙和海平面变化则一定程度上导致了剖面长期侵蚀格局的形成。     

使用小波技术自动搜寻天体谱线

使用小波技术对包括恒星、近邻星系和ＡＧＮ等不同的天体光谱进行了自动处理．用小波滤波的方法将光谱中的连续谱与诸线分离;然后使用小波域隐含马尔可夫模型（ＨＭＭ）,对已去掉连续谱的光谱进行降噪,同时得到了噪声在每个光谱中的分布;在训练ＨＭＭ的过程中,使用改进的Ｔｙｉｎｇ方法增加训练数据以保证训练的可靠性;利用噪声分布确定出谱线信号的局部阈值,在已经降噪的光谱中找到吸收线和发射线;用高斯函数拟会出谱线的形状,标出线心的波长值,作为自动证认的基础．     

合成地震记录制作在油气勘探中的应用

合成地震记录的制作是油气勘探的基础,它是连接地质、测井和地震资料的桥梁。从合成地震记录的基本原理出发,结合油气勘探过程中的具体研究实例,分析了VSP资料与合成地震记录时深关系的差异性、地震资料对合成记录的影响和子波的选择;最后,利用勘探实例着重用阐述合成地震记录在油气勘探中的应用,主要包括把握区域速度、明确储层地震响应特征、识别地震资料的多次波和剔除地震资料的地质＂假象＂。     

A novel technique in analyzing non-linear wave-wave interaction

During wave growth non-linear wave–wave interactions cause transfer of some wave energy from lower to higher wave periods as the spectrum grows. Wavelet bicoherence, which is a new technique in the analysis of wind–wave and wave–wave interactions, is used to analyze non-linear wave–wave interactions. A selected record of wind wave that contains the maximum wave height observed during 6 h of wave generation is divided into five segments and wavelet bicoherence is computed for the whole record, and for all divided segments. The study shows that the non-linear wave–wave interaction occurs at different bicoherence levels and these levels are different from one segment to another due to the non-stationarity feature of the examined data set.     

Separation of obliquely incident and reflected irregular waves by the Morlet wavelet transform

An existing 2D time-domain method for separating irregular incident and reflected waves by wavelet transform [Ma et al., 2010. A new method for separation of 2D incident and reflected waves by the Morlet wavelet transform. Coastal Eng., 57(6):597–603] is extended to account for obliquely incident irregular waves propagating over sloping bottoms. The linear shoaling and refraction coefficients are adopted to determine the amplitude and phase changes of waves. The optimal central frequency of the Morlet wavelet is determined by the minimum Shannon wavelet entropy. Numerical tests show that the present method can accurately separate waves over horizontal depths. For waves at sloping bottoms, however, the separation errors increase as bottom slope increases and are significant for waves with incident angle larger than π/3.     

基于子波分析的悬浮物散射信号特征提取实验研究

概述了应用子波分析对悬浮物测量中的声散射信号进行特征提取的方法 ,并对声散射信号识别的研究进行了探讨。对实测数据的实验取得了较好的结果     

基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测

随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆（LSTM）网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性.     

华南地区和广西自治区地震活动周期性变化特征和未来趋势预测

应用基于Morlet小波变换的一种新的定量划分地震活跃期或平静期的分析方法,研究了华南和广西地区1900～2003年间浅源地震年释放能量的时间序列,对研究区中强地震活动的周期性特征有了新的认识。研究发现,华南地区的地震具有17a,3a和8a三个活动主周期,广西地区的地震具有29a,11a和16a三个活动主周期。根据目前中强震活动具有的周期性,结合历史地震活动情况,对研究区未来几年的地震活动趋势进行了预测。