基于厄米特插值和时间序列模型在沉降监测中的应用

针对沉降监测中用时间序列分析数据样本较少、处理精度不高的问题,本文引入厄米特插值,提出用厄米特插值法对数据进行插值,增加数据样本,然后用时间序列对数据进行建模分析。为了验证用厄米特插值后的数据建模精度,将上述理论运用到工程实例中,用时间序列分析分别对厄米特插值处理后的数据和原始数据进行建模分析,得到用厄米特插值处理后的数据进行时间序列分析建模的平均绝对误差比原始数据建模的平均绝对误差高0.083 8 mm。说明厄米特插值和时间序列组合模型精度比较高。     

波致海床瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测方法

波致瞬态液化渗流导致海床内细粒沉积物向海水中运移,这一过程对海底沉积物再悬浮的贡献率不容忽视,但是贡献率的准确估计和预测比较困难。本研究将黄河水下三角洲的观测数据(包括水深、有效波高、有效波周期、实验舱内悬沙浓度、实验舱外悬沙浓度)作为模型输入数据集,基于长短时记忆循环神经网络建立了瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测模型。为了客观评价模型的性能,以平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差为评判标准,将该深度学习模型与其他预测模型(支持向量回归模型、人工神经网络)的预测结果进行了比较。结果表明,基于长短时记忆循环神经网络的深度学习模型对3.5d以内的瞬态泵送再悬浮贡献率预测误差最小,其平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差分别为5.87%、1.6730、0.1574。因此,该模型可以有效地减少机器学习方法在连续预测中产生的误差叠加问题。     

联合VMD和Bi-LSTM的GNSS坐标时序降噪

针对GNSS坐标时间序列中的噪声难以有效去除等问题,构建了一种联合变分模态分解和双向长短期记忆模型的方法用以去除GNSS坐标时间序列中的噪声。将GNSS坐标时间序列分解为k个本征模态函数分量,并根据样本熵选择出有效的模态分量,分别通过双向长短期记忆网络处理,最后将信号进行合成。以BJFS等12个具有较长时间序列且数据完整性较好的GNSS站点坐标数据为例,对坐标时间序列进行降噪。将该方法与传统的分解方法进行对比分析,发现在E、N、U方向上,相比于单一变分模态分解,速度不确定度改正率分别提高了11.03%、4.60%、7.39%,相比于经验模态分解分别提高了31.70%、27.70%、24.42%。结果表明该方法能够更好地去除信号中的噪声,且优于传统分解方法,可提高信号可靠性。     

中国震积岩研究综述

震积岩是具有特殊震积构造和震积序列的一种灾变性事件岩。近十几年来国内外许多学者在研究、对比现代和古代震积岩成因沉积物后,逐渐认识到震积岩不同于其他类型的沉积岩,震积岩的主要识别标志有震裂缝、地裂缝、断裂递变层、微同沉积断裂、层内褶皱、假结核、液化砂(泥)岩脉、火焰构造及振动液化卷曲变形构造等。对中国震积岩和震积作用、地震——海啸序列、碳酸盐岩振动液化序列与萨布哈震积岩序列、震积岩与震积不整合序列、大陆边缘震积岩序列、陆相断陷湖盆震积岩及垂向序列等研究成果进行了综述。通过岩心观察和描述开展陆相震积岩研究具有重要的地质意义,特别是生油断陷湖盆震积岩的研究具有重要的石油地质意义。     

基于ARMA模型的广元市中区经济增长预测分析

利用广元市市中区1978年到2004年GDP数据,构建了广元市市中区时间序列趋势的ARMA模型.在此基础上,对广元市市中区2006年到2010年未来5年内的GDP进行了预测,并针对该区"十一五"规划的各项目标任务提出了一些对策建议,为广元市市中区未来的发展提供参考依据.     

姚安地震序列与大姚地震序列震源参数的对比研究

2000年1月15日在云南省姚安县发生了M_S6.5地震, 2003年7月21日和10月16日在云南省大姚县发生了M_S6.2、 M_S6.1地震。 这两个地震序列均发生在滇中块体, 震中位置相距42.5 km, 构造、 应力背景相似, 但序列类型不同, 时间间隔短。 为深入研究姚安地震和大姚地震序列的特征, 根据昆明区域数字台网记录的数字地震波资料, 利用遗传算法计算了2000年姚安地震和2003年大姚地震序列的震源参数。 研究结果表明, 姚安地震序列和大姚地震序列的地震矩和近震震级有很好的线性关系, 它们的地震矩M₀均在10¹²~10¹⁴ N·m, 地震矩与震源半径之间呈线性关系。 应力降随震级变化不明显。 拐角频率和地震矩之间有明显的依赖关系, 用最小二乘法拟合拐角频率和地震矩的关系式, 利用此关系式可计算出给定地震矩的拐角频率估计值f_a, 进而可分析实际计算的拐角频率与估计值之差(f_c-f_a)的时间变化曲线。 姚安地震序列和大姚地震序列实际计算的拐角频率与估计值之差(f_c-f_a)及应力降随时间的变化表现出了不同的特征: 姚安地震序列的应力降和拐角频率差值在4.3级和4.6级强余震前均有一个上升-下降过程, 反映余震区应力场有一个增高-下降过程; 大姚地震序列应力降和拐角频率差值在M_S≥4.6强余震发生之前均会出现高值异常, 但在M_S4.6～4.7地震之前出现的高值异常持续时间短, 在M_S6.1地震前出现的高值异常持续较长。 文中结合两个地震的发震构造, 序列类型等特征进行了分析讨论。     

2003年云南大姚6.2级和6.1级地震余震S波分裂研究

利用2003年云南大姚6.2、 6.1级两次地震的余震资料对该区进行了S波分裂研究。 结果表明, 云南大姚地区的快剪切波偏振的优势方向约为N33°W, 与该区域的区域主压应力的方向一致。 通过对比6.2级余震和6.1级余震的偏振方向和延迟时间, 可以看到6.1级地震后明显的应力释放现象, 在几次强余震前, 均观测到延迟时间呈现增加的特征, 并且几次地震在即将发生之前的短时间内还观测到延迟时间有减小的现象, 这一现象符合震前应力长时间积累和短时间应力释放的结论, 时间延迟在强震前会出现下降具有重要的地震短临预测意义。 研究认为S波分裂参数可以反映区域应力场的动态变化信息, 为应力场研究与地震预测提供有用的信息。     

岫岩5.4级地震序列主应力变化特征研究

根据1999年岫岩地震序列的活动特点, 将其划分为前震、 余震密集、 余震平静、 余震衰减4个时段, 利用收集整理的1999年6月至2000年9月间该序列中161次2.5级以上地震的震源机制解和Gephart的应力反演方法, 研究了震源区各时段内构造应力场的总体特征和时序变化特征。 结果表明, 序列的主压应力方向与华北地区的构造应力场基本一致, 而且最大主压应力的空间取向经历了主震前相对稳定—主震后分散—最大余震前相对稳定—最大余震后分散的全过程。 该结果对主震和最大余震的预测具有一定的参考价值。     

云南地区余震序列的能量衰减

利川判断地震序列能蕈释放衰减是否异常的Ec—k量板,汁算了云南及附近地区39次巾强地震序列的能量衰减系数k值。结果显示：①当判别指标k〉1时,地震序列能量衰减处于正常状态;当k≤1时,判断地震序列能量衰减出现异常,其后发生更大地震或强余震的町能什较大。②对云南地区中强地震序列的榆验表明,有74％的地震序列符合上述判别指标。③用相同的地震进行了地震序列频度衰减系数^值的计算,发现符合h值判别指标的地震序列占统计际本的锄％。④对日常地震跟踪临视中遇到的二次典型地震序列详细分析,发现用k值力。法无论对中小地震序列还是巨震序列,预测效果均较好。