遗传算法在边坡抗震稳定性分析中的应用

根据遗传算法的思想和拟静力瑞典法基于圆弧滑动面的假定，提出一种用遗传算法搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数的方法。该方法模拟了生物遗传进化过程，克服了传统方法容易陷和局部极小值的缺点，是一种全局优化算法。并通过一个工程实例对其进行了验证。     

非饱和土中镉离子传输模型参数反演

使用自行设计的的真空实验装置,采用一维实验室土柱实验方法在不同实验条件下进行了15组实验,并基于实验所得的穿透曲线,使用梯度正则化方法反演得到了镉离子在8种葡萄牙土样和1种比利时土样中相应的传输模型参数。同时通过数值模拟实验验证了梯度正则化方法的有效性和可靠性,进而证明所得结果是有效的。     

淮河息县站流量概率预报模型研究

应用美国天气局采用的由Roman Krzysztofowicz开发的贝叶斯统计理论建立概率水文预报理论框架，即以分布函数形式定量地描述水文预报不确定度，研究了淮河息县站流量概率预报模型。理论和经验表明，概率预报至少与确定性预报一样有价值，特别当预报不确定度较大时，概率预报比现行确定性预报具有更高的经济价值。     

基于贝叶斯网络的地下水环境系统决策管理研究

应用贝叶斯网络解决地下水环境管理中具有不确定性的多目标决策问题,通过对决策变量氮肥施用量以及灌溉模式的调控,减少水中的硝酸盐含量,达到既能有效改善水环境又不至使农民经济利益受到损害的目标。通过分析具体的地下水环境管理系统中变量间的相互关系,构建描述变量间不确定性关系的贝叶斯网络模型,其中包括表示其依赖关系的有向无环图和表示其具体概率依赖程度的条件概率表。并在多个水环境管理目标均达到最优的前提下进行概率推理,得到决策变量氮肥施用量以及灌溉模式取不同值时目标变量的概率分布情况。最终确定出能使所有目标均达到最优的合理的水环境管理决策:(1)使用喷灌,将氮肥施用量控制在0.01~0.03 kg/m2;(2)使用漫灌,将氮肥施用量控制在0.01~0.02 kg/m2。     

地基沉降预测模型的正则化算法

通过分析地基沉降预测模型,指出最小二乘的病态性会导致模型参数求解失败。应用正则化理论,基于矩阵求逆理论,提出了一种沉降预测模型参数的正则化无偏估计算法,说明了新算法的无偏性和方差最小性。在一定条件下,证明了新算法中正则参数的存在性,并给出了正则参数的计算公式。结合文献和工程实例进行的分析表明,新算法降低了矩阵条件数,减轻矩阵病态程度,能有效求得地基沉降预测模型参数。     

论广义逆矩阵阶数增大的递推算法

本文针对加拿大地球物理学家ＥｄｏＮｇｌａｎｄ教授提出的问题，对Ｍ—Ｐ广义逆矩阵的递推算法进行了探分论述探讨的初步结果和对Ｇｒｅｖｉｌｌｅ递推算法的扩充。文中对算法的扩充给出严格的证明。     

A modified land surface temperature split window retrieval algorithm and its applications over China

Due to the difficulties in correcting the influences of the atmosphere absorbability and the Earth surface emissivity diversification, the retrieval of LST (land surface temperature) from satellite data is a challenging task. In this paper, a modified Becker's split window LST inversion algorithm is developed for retrieving LST from the NOAA-16/17 AVHRR data. A new set of parameters for Becker's LST algorithm is proposed. The algorithm is developed from a surface brightness temperature dataset generated from the MODTRAN program, which uses a range of surface parameters and atmospheric quantities as inputs. The 10-day composites of the channels 4 and 5 brightness temperature data of NOAA-17 AVHRR (1-km resolution) are used to generate the clear-sky LST. As a validation of the algorithm, the retrieved LST is compared with MODIS LST of same period and area. The two LST products are found to be consistent, with the absolute difference being about 2.5 K for most areas. The NOAA retrieved LST is also compared with in-situ ground surface 0-cm measurements taken from 257 meteorological stations, which cover overall China area for the three periods of satellite observations. The comparison shows that the correlation between the retrieved LST and in-situ measurements is over 0.90 and the RMSE (root mean square error) is about 3.4 K.     

大洋调查中海山地磁测量的静日变化校正方法

针对大洋调查中海山地磁测量时难以设立静日变化观测站的问题,提出了一种基于多项式拟合最小二乘算法的日变校正方法,即假设静日变化磁场可以用一个关于时间的高阶多项式来拟合,利用主测线和联络测线交点误差的最小二乘估计求得多项式的系数,从而得到静日变化曲线。从调查测得的磁场中减掉静日变化磁场即可得消除静日变化影响后的海山地磁异常。理论模型和实际资料处理都表明,这种方法不仅可以较好地消除静日变化的影响,而且用计算机实现也简单。为了提高静日变化校正结果,讨论了为提高静日变化校正效果,在大洋调查中测量海山地磁时应注意的几个问题。     

海底地形测量波束角效应改进模型

在海洋测深过程中,回声测深仪波束角效应使记录的测深图像失真。现有波束角效应模型应用分段解析几何的方法将其划分为三个作用过程：测深值平移效应、双曲线增伪效应、深度丢失效应。在此基础上,应用微分几何的原理对波束角效应的空间结构及其数学原理描述进行理论分析,提出了波束角效应的改进模型及其改正算法。改进模型的优越之处在于提出决定波束角效应发生作用的是海底地形的线性特征而不是形状特征,由此提高了改正算法的自动化程度。     

基于SOM的海表温度遥感数据集的EOF算法重构

针对海表温度数据集的数据缺失,提出了一种基于自组织映射算法(SOM)和经验正交函数算法(EOF)有机结合的重构缺失值的新方法。该方法应用了SOM的非线性估计,能够很好的反映数据集的非线性结构,并把SOM估计的结果用于EOF算法的初始化,克服了EOF对数据集初始化敏感的问题。在处理过程中,对奇异值分解使用了lanczos算子分解矩阵,提高了程序运行效率。此外,该方法还引入蒙特卡罗交叉校正集,确定最佳重构的EOF模态数,最终高精度计算出重构误差。使用AQUA遥感卫星海表温度数据进行实验,结果表明该方法能够很好地重构出缺失率高达83.23%的数据集,且重构精度高。