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。     

基于模糊集理论的贝叶斯网络水利工程项目进度完工概率研究

工程项目建设风险随着水利工程复杂程度的提升而逐渐增大,水利工程效益受项目施工进度的影响日趋突出。据此,本文在详细分析了模糊集理论的基础上提出了水利工程项目进度完工概率的贝叶斯网络模型,并以此为项目决策者提供进度风险评判依据。文中首先对项目进度根节点利用专家模糊语言描述进行了确定,采用积分值法得到了项目进度各节点的条件概率,然后以新疆某水利工程为例,利用各节点进行工程项目网络计划完工概率的计算,并对模型的有效性与可行性利用NETICA进行了验证分析。研究表明:相对于传统的完工概率分析方法基于模糊理论的SBN模型可显著提高其准确性,研究成果可为水利工程项目进度风险提供一定决策依据和参考。     

西部“三高”地区高速公路边坡稳定性系数与失稳概率关系探讨

针对高速公路边坡稳定性评价中稳定性系数与失稳概率混合使用的现状,结合西部高寒、高海拔、高地震烈度的地质环境特点,提出高速公路边坡稳定性系数与失稳概率之间的转换关系。简述可靠指标相关原理,参考相关规范标准,提出边坡可靠性分级标准;基于GEO-slope中的可靠性分析模块,对岩土体参数进行敏感性分析,发现内摩擦角φ的变异特性对边坡可靠性最为敏感;根据现场调查、室内外试验研究,找出"三高"地区典型岩层岩性的变异范围。以此为基础,统计分析提出适合"三高"地区高速公路边坡稳定性系数与失稳概率之间的转换关系。为"三高"地区边坡稳定性快速评价提供技术支撑,对相关地区高速公路的勘察、设计具有一定的参考价值。     

基于岩土参数变异特性的三峡库区白水河滑坡失稳概率分析

以白水河滑坡为对象,从不确定性角度出发,通过直剪试验及已有参数取值分析,探讨了滑坡堆积体抗剪强度参数统计特性,以此开展了可靠性分析,得出了滑坡不同工况下的失稳概率,并与确定性分析结果(稳定性系数)进行了对比分析。结果表明:正态分布是白水河滑坡堆积体抗剪强度参数c和φ的最优分布类型;不同的参数取值使得稳定性系数结果具有显著差异性,而可靠性分析考虑了参数随机变异特征,其结论是一种概率的表征;水位下降及低水位运行是白水河滑坡稳定性的主要因素,降雨是次要因素,而水位上升及高水位运行有利于坡体的稳定,在水位下降并叠加10年一遇暴雨时,滑坡失稳概率可达18.08%,应加强该时段的滑坡监测预报工作。     

基于邻域最优概率的GRAPES快速更新循环同化预报系统逐时降水订正方法

针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。      

利用松弛标记法进行空间场景匹配

相似性度量是地理学中的关键组成部分,被广泛应用于空间检索、空间信息整合及空间数据挖掘中。因为空间场景中实体个数的差异及空间对象间的关系难以精确相等,若执行空间场景的完全精确匹配,可能会使得检索结果为空。顾及尺度差异,从空间场景中进行空间语义理解,建立了多尺度空间场景的形式化描述模型,并提取场景中稳定的特征构建空间场景特征矩阵。建立场景间的初始匹配概率矩阵后,基于松弛标记法迭代更新概率矩阵,直到矩阵收敛于一全局最小值并确定匹配的实体对,从而进行空间场景相似性评估。采用武汉居民地域数据进行场景匹配实验,并对不同邻域搜索半径下的匹配时间及精确度进行对比与分析,实验结果表明,基于松弛标记法的空间场景匹配方法具有较高的精确度。     

复合点坝构型样式分类方案及分布概率统计*

复合点坝储集层内部非均质性分析是曲流河研究的难点,仅靠地震和测井资料难以解释清楚。关于复合点坝储层构型表征也较缺乏定量化指导标准。本研究选取了13条曲流河河段的260个复合点坝作为数据样本,进行参数分类统计,形成曲流河复合点坝地质知识库。将复合点坝分为4大类、25个亚类;将侧积体分为8大类、22个亚类。统计不同类型复合点坝和侧积体构型样式的分布概率关系。以此为基础,充分利用定量分布概率关系,达到在资料较少情况下分析复合点坝储集层平面非均质性的目的。     

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.     

具有遗忘时滞的静态神经网络的H∞状态估计

本文研究了具有遗忘时滞的静态神经网络的H_∞状态估计问题.首先降低了时变时滞可微的条件,然后通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,设计保H_∞性能的状态估计器,使得误差系统实现全局渐近稳定.最后,借助Matlab中线性矩阵不等式工具箱进行数值仿真,验证了结论的有效性.     

基于最优概率的中期延伸期过程累计降水量分级订正预报

采用ECMWF集合预报降水量资料和中国降水量观测资料,研发了基于最优概率的过程累计降水量分级订正预报(OPPF)技术,并在遵循总体技术思路的基础上设计出三种不同的OPPF计算方案(OPPF1、OPPF2、OPPF3),继而选用2015—2017年汛期(5—9月)中国91次区域性强降水过程进行回报试验和预报效果对比评估,结果表明:(1)在中期延伸期预报时效(96~360小时),对强降水和有无降水的预报效果,三种OPPF均明显优于集合平均(EMPF)和控制预报(CTPF);对中等以上或较强以上强度降水的预报效果,OPPF1和OPPF3明显优于CTPF、与EMPF基本接近。(2)三种OPPF相比,OPPF3的预报效果较OPPF1总体略胜一筹,两者均好于OPPF2。(3)预报效果存在明显的地域差异,南方地区强降水预报的TS评分明显大于北方地区,且OPPF3预报效果明显优于EMPF;在96~240小时预报时效,东北地区东部OPPF3强降水的预报效果也明显好于EMPF。