基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.     

基于局部地球重力场模型的水下目标被动定位

提出了一种基于局部地球重力场模型的水下被动定位新模式。这种方法无需使用常用的匹配算法,因而也就摆脱了匹配算法的诸多限制。以分辨率为2′×2′的某区域重力异常数据为背景场进行仿真,仿真结果表明,局部重力场模型的平均误差小于0.133 1 mGal,潜器的平均经纬方向定位误差分别小于0.777 0nmile和1.244 4 nmile。     

基于Rsync的中央气象台数据备份机制及优化设计

中央气象台实时业务中的数据支持是完成全国灾害性天气监视预报的核心支撑,每天使用的实时数据更新量大于500G,其中大量数据需要不间断使用,因此实时数据备份及在异常情况下的及时恢复对中央气象台的实时业务保障显得十分重要。中央气象台在业务中使用的操作系统种类较多,文件存取使用方式及各类数据权限各不相同,通过研发与实践提出基于Rsync同步数据传输机制的数据备份方案,并在实际使用中逐步优化,实现了对不同种类的数据及操作系统实行不同的备份策略,在实际业务中起到了较好的效果。     

基坑土钉支护设计的简单算法研究

土钉支护技术在深基坑开挖和支护中已得到了广泛的应用,但对其工作机制和计算方法的研究尚不完善。目前数值模拟算法较多,但其本构模型准确地选择及相关参数的确定需要进行大量的三轴试验或真三轴试验。基于此,提出3个假设,建立简单的计算模型,并对土钉的工作机制深入研究,得到土钉拉力的“二半支抛物线”分布规律,推导出土钉支护设计的解析算法相关公式。以徐州彭城地下广场深基坑土钉支护工程为例,进行土钉拉力现场测试,对基坑水平位移、沉降进行观测,所测数据验证了文中公式的可靠性,为类似基坑工程的设计和施工提供参考。     

基于进化神经网络混凝土大坝变形预测

根据丰满大坝多年变形观测数据,建立了基于进化神经网络混凝土大坝变形预测方法。经典的BP神经网络的缺陷在于收敛速度慢和泛化能力弱等特性。与普通的多元回归方法和传统的BP神经网络相比,采用遗传算法训练的人工神经网络预测模型预报大坝的变形具有精度高和全局收敛的特点。在丰满大坝工程实际应用表明,所建立的基于进化神经网络混凝土大坝变形预报方法与广泛采用的统计方法相比,可以显著提高大坝变形预报精度。     

基于雷达资料的定量降水预报外推算法试验

摘要：目前贵州在短时临近降水预报客观算法方面研究匮乏,而短时强降水常常给贵州造成严重的洪涝灾害和地质灾害。将短时临近降水预报应用于气象防灾减灾、电网输电线路安全预警、水利防洪自动化方面是未来重要的研究应用方向。本文基于灾害天气短时临近系统（Severe Weather Automatic Nowcast System,SWAN）的定量降水预报(QPF)产品进行0～2小时QPF外推试验研究。利用贵州省地面自动站数据、SWAN 输出的1h-QPF产品、SWAN 1h定量降水估测(QPE)产品。选取2018年3次典型暴雨个例进行试验,采用融合订正技术,利用相似离度算法对降水强度位相进行调整、Weibull分布算法对降水极值分布进行订正、改进后的交叉相关法(Improved Cross-correlation Extrapolation Method,COTREC)进行降水外推预报。通过主客观检验对比,初步说明基于Weibull分布算法的降水极值订正对降水极值分布有很好的模拟效果。融合订正外推的贵州省短时临近定量降水预报产品（Nowcasting precipitation forecast of GuiZhou,下文简写为GZ_NPF）在大于5mm以上量级降水的TS检验中评分更高。GZ_NPF的空报率明显降低,但空报率降低的代价是漏报率相对提高。GZ_NPF总的相对误差减小,格点总降水量与实况总降水量更为接近。试验说明新的融合订正外推算法提高了0～2h短时临近降水的预报能力。     

确定连续系统参数的时域方法

提出一种确定连续系统参数的时域方法。该方法利用方波输入和系统稳定性，离析出输出采样信号与结构参数的内在联系，推导出确定连续系统结构参数的算法．指出该算法与辨识方法相结合，可实现对含随机干扰的连续系统结构参数的估计．     

基于电子地图和Dijkstra算法路径规划的实现

随着城市化水平的提高,人们在道路选择问题上可能需要考虑的并非仅仅是"空间距离"的最短,还有"时间最短",本文应用Dijkstra算法解决城市中出行交通道路选择的问题,对距离最短和时间最短路径分别进行讨论,用VB语言实现算法,并且在电子地图上绘制出所求出的路径,以便人们更直接地观看到结果,基本上解决了道路选择问题。     

海底声学底质分类的ELM-AdaBoost方法

基于自适应增强算法（AdaBoost）结合极限学习机（ELM）,通过迭代、调整、优化ELM分类器之间的权值,从而构建了具有强鲁棒性、高精度的ELM-AdaBoost强分类器,增强了现有的ELM分类器的稳定性。以珠江口海区侧扫声呐图像为实验数据,对礁石、砂、泥3类典型底质进行分类识别,该方法的平均分类精度超过90%,优于单一ELM分类器的平均分类精度85.95%,也优于LVQ、BP等传统分类器,且在分类所耗时间上也远少于传统分类器。实验结果表明,本文构建的ELM-AdaBoost方法可有效应用于海底声学底质分类,可满足实时底质分类的需求。     

Optimal and sustainable extraction of groundwater in coastal aquifers

Four examples are investigated for the optimal and sustainable extraction of groundwater from a coastal aquifer under the threat of seawater intrusion. The objectives and constraints of these management scenarios include maximizing the total volume of water pumped, maximizing the profit of selling water, minimizing the operational and water treatment costs, minimizing the salt concentration of the pumped water, and controlling the drawdown limits. The physical model is based on the density-dependent advective-dispersive solute transport model. Genetic algorithm is used as the optimization tool. The models are tested on a hypothetical confined aquifer with four pumping wells located at various depths. These solutions establish the feasibility of simulating various management scenarios under complex three-dimensional flow and transport processes in coastal aquifers for the optimal and sustainable use of groundwater.