灰色模型与智能算法组合模型在变形预测中的应用

变形监测工程是一个复杂的综合系统,各种参数具有很大的不确定性.目前变形的预测分析多采用单一的预测方法,而各种方法都有各自的优缺点和应用范围,有时单一的预测方法对判定工程性质带来了困难.引入了组合预测的思想,在灰色GM(1,1)模型的基础上,构建了灰色+GA+BP神经网络组合模型,探索了时间序列的数据处理和预报问题,通过...     

基于灰色自记忆模型的城市月需水量预测

建立了以灰色微分方程为动力核的自记忆模型,并首次应用于城市月需水量预测.先将具有季节性特征的实测历史数据通过季节指数法获得相对平滑的序列,再用所建灰色自记忆模型进行模拟、预测.研究表明,灰色自记忆模型建模方法简单且模拟和预测精度较为满意,平均相对误差为5.74％,灰色GM(1,1)模型预测平均相对误差是8.77％,其精...     

县级气象综合业务工作平台本地化

根据县级气象综合业务工作平台建设的需求,以县级气象综合业务工作平台为基础,从县级气象业务工作实际出发,利用Visual Basic 6.0程序语言编程,研制出辽宁省县级气象综合业务工作平台本地化软件,并投入县级气象综合业务应用。经业务运行表明,软件的开发和使用,达到了实时业务系统高效运行的目的,使县级气象业务向集约化方向发展。     

基于不同窗口纹理特征的SVM土壤盐渍化信息提取方法与精度分析研究

以塔里木盆地北缘绿洲--渭干河-库车河三角洲绿洲为例,借助ENVI遥感软件,利用ETM+数据,探讨了该绿洲土壤盐渍化信息提取的方法.传统的遥感图像分类方法多数在解决问题上存在精度不高、分类效率较低、不确定性强的缺陷,所以,选择好的分类方法对于提取盐渍化信息是至关重要的.近年来,将SVM应用于遥感图像分类已成为新的发展趋势.文章提出了基于纹理特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法,得出以下结论:分别结合3×3,5×5,7×7,9×9,11×11,13×13窗口纹理特征和光谱的SVM分类精度都很高,达到93%以上.并且在验证分类精度时,发现结合光谱和9×9窗口纹理信息的SVM分类的结果更符合实际情况.所以说加入纹理特征后使得光谱信息比较接近的3类地物(重度、中度、轻度盐渍地)的区分性增大,从而使精度提高.因此,基于纹理特征的SVM分类方法更有利于遥感图像分类和盐渍化信息监测,是地物遥感信息提取的有效途径.     

灰色GM(1,1)模型和Verhulst模型在喀斯特地区耕地预测中的应用——以毕节生态试验区为例

毕节生态试验区是典型的喀斯特地区,人口密度大,生态环境脆弱,水土流失严重,耕地保护尤为重要。本文以毕节地区1998—2006年常用耕地面积统计数据为基础,分别利用灰色GM(1,1)模型和Verhulst模型对该喀斯特地区常用耕地面积变化进行预测。预测结果表明,GM(1,1)模型和Verhulst模型都揭示了毕节地区常用耕地面积在未来几年呈逐年递减的趋势。但是通过模拟精度验证,研究区耕地面积原始数据变化曲线呈S型,就灰色GM(1,1)模型与Verhulst模型模拟预测结果相比较,对于原始数据的模拟,GM(1,1)模型预测精度较高,而Verhulst模型更适合研究区未来几年耕地面积变化的预测。该研究结果可为区域合理利用土地资源、编制土地利用规划和耕地保护提供依据。      

我国海洋产业结构分析及产业优化对策

利用海洋统计数据分析我国海洋产业结构的现状与变化趋势,采用相关分析、灰色相关分析等计量经济学方法,确定影响海洋产业发展的相关因素,根据《海洋经济发展规划纲要》的要求,应用产业经济理论、产业关联理论、区域经济和海陆经济一体化理论系统分析目前我国海洋产业结构中存在的问题并提出海洋产业的优化对策。     

多层次灰色评价方法在旅游者感知研究中的应用

旅游者感知是旅游者通过感官获得的对旅游地的旅游对象、旅游环境条件等信息的心理过程。旅游者感知评价涉及的因素很多,评价信息的不完备性和不确切性,决定了感知评价的灰色性,针对这一特点,将层次分析法和灰色理论相结合进行旅游者感知的综合评价。首先分析了影响旅游者感知的关键因素,并在此基础上构建了旅游者感知评价指标体系;然后运用层次分析法确定各评价指标的权重;最后依据评价模型以大桂林旅游圈的五个主要旅游地为例,对旅游者感知进行了综合评价。实证研究表明,旅游者感知的多层次灰色评价所得结果客观、可信,能够为旅游地的规划、管理和营销提供决策的依据。     

超长桩承载力的灰色优化-马尔柯夫预测模型

为了提高模型预测的精度,根据灰色理论,建立超长桩承载力的非等步长灰色微分方程,得到了微分方程的精确解。基于优化理论,建立误差目标函数。利用最小二乘法,直接求得微分方程的系统参数,得到灰色优化模型。以此模型为基础划分n个状态,应用Markov原理,通过计算状态的一步转移概率矩阵,建立了灰色优化-马尔柯夫预测模型。使用该模型预测超长桩的承载力,预测值和试验值吻合较好,与GM(1,1)模型、灰色优化模型相比,预测精度进一步提高,为超长桩承载力的预测提供了新的方法。     

基于范数灰色理论的滑坡稳定性敏感因子分析

灰色关联分析模型可用于滑坡稳定性敏感因子的定量分析。将范数灰色理论引入到滑坡稳定性敏感因子分析之中,确定了影响滑坡稳定性系数的因素权重,较为直观地反映了各影响因子对滑坡稳定性的影响程度。以重庆市綦江县土台镇滑坡为例,进行滑坡稳定性敏感因子的范数灰关联度计算。结果显示,滑动面岩土体强度参数是影响土台镇滑坡稳定性最重要的因素,地震作用和地下水位的变化对该滑体稳定性的影响要稍弱一些。     

基于多灰度共生矩阵特征值的黄渤海白天海雾识别算法

本文基于多灰度共生矩阵特征值,即相关性、对比度、同质性和能量,进行联合海雾遥感判识,提出一种高准确率黄渤海白天海雾识别算法。采用第二代静止气象卫星FY-4A可见光、近红外和红外数据,将该算法应用于黄渤海区域白天海雾判识,并利用2019—2020年沿黄渤海气象站点能见度实测数据及CALIPSO卫星数据产品对本算法识别结果进行精度验证。结果表明：海雾识别平均检测率(POD)为92%,误报率(FAR)为27%,临近成功指数(CSI)为69%,可以实现对海雾的动态监测,为海上交通等领域提供较好的数据支持。