基于贝叶斯网络的南水北调工程运行综合风险分析

南水北调工程是目前我国最大的调水工程。随着工程的建设和运行,由不确定性问题引起的风险问题越来越受到关注,工程运行的风险分析也摆在管理者的面前,如何识别、评估、降低和控制风险的发生成为南水北调工程运行中的一个重要问题。本文首次将贝叶斯网络理论引入到南水北调综合风险分析中,选取东线工程宝应抽水泵站为研究对象,利用贝叶斯网络推理功能得出宝应站运行综合风险发生的概率为0.025%,风险发生的等级为"较低"。利用情景分析的方法,得出在影响综合风险的因素中,泵站的管理维护状况条件改变时,综合风险变化最大,因此需要予以重点关注。     

地下水污染源识别的数学方法研究进展

地下水污染源识别模型可利用有限的观测资料估计污染源位置、污染物泄露强度及其泄露过程,是制定地下水污染修复方案的依据。在阐明地下水污染源识别基本问题基础上,综述了污染源识别研究的两大类数学方法,一类为直接方法,包括反向追踪法和基于正则化的方法;另一类为间接方法,包括基于优化的方法和基于概率统计的方法。同时指出了当前污染源识别数学方法应用中存在的主要问题:地下水污染源识别问题的复杂性、地下水有机污染问题和模型求解效率的低下性。对土壤-地下水的联合管理、基于物联网的地下水污染监测、对非水相流体（Non-aqueous Phase Liquid,NAPL）类污染源识别以及基于图形处理器（GPU）的异构并行计算将是未来研究的重点方向。     

基于贝叶斯优化机器学习超参数的滑坡易发性评价

利用机器学习模型进行滑坡易发性评价时,不同的超参数设置往往会导致评价结果的不同.采用贝叶斯算法对4种常见机器学习模型(逻辑回归LR、支持向量机SVM、人工神经网络ANN和随机森林RF)的超参数进行了优化,探索了该算法对滑坡易发性机器学习模型的优化效果.以湘中地区4县(安化县、新华县、桃江县和桃源县)滑坡易发性评价为例说...     

结合多分类器的遥感数据专题分类方法研究

采用标准的多分类器结合方法进行遥感图像的分类研究。首先介绍了标准的多分类器结合的算法,然后以Landsat-TM多光谱遥感数据的土地覆被分类为例,分别给出了抽象级上相同训练特征的多分类器结合、抽象级上不同训练特征的多分类器结合和测量级上的多分类器结合进行土地覆被分类的方法,并进行了实例研究。参与分类器结合的单个分类器包括最大似然分类器,最小距离分类器,马氏距离分类器,K-NN分类器,多层感知器神经网络分类器。分类器的分类精度用总体精度、用户精度、生产者精度、kappa系数和条件kappa系数评价。结果表明,每一种多分类器结合的分类方法都能够比较显著地提高总体分类精度。文章最后对不同多分类器结合方式的优缺点进行了分析。     

航空遥感数据的贝叶斯网络分类

介绍了利用贝叶斯网络对航空遥感数据进行分类的算法和过程，认为贝叶斯网络具有以下优点： 充分利用和综合了先验知识 与样本信息； 采用有向无环图（DAG）的方式描述了多特征数据间的相互关系； 给出了联合概率表，并通过联合概率表给出了每个 像元属于不同类别的概率。研究结果表明，贝叶斯网络可以为遥感数据分类提供一种新方法。     

《贝叶斯统计学概论》简介与评述

《贝叶斯统计学概论》(《Introduction to Bayesian Statistics》)(第二版)是国际著名大地测量学家Koch教授的又一部测量数理统计学力作。该书也是国际测量界第一部利用贝叶斯理论和方法研究测量数据处理的专著。该著作不拘泥于严密的贝叶斯统计学原理的证明或推演,而是基于贝叶斯定理,直观、通俗地论述了未知参数估计理论和方法以及假设检验,建立了未知参数的置信区间。与经典统计学不同,利用贝叶斯统计理论,人们只需要基本的线性代数知识,而不需要其他复杂的基础知识即可理解和掌握参数估计、假设检验和置信区间估计等理论和方法。于是,…     

系列^14C样品贝叶斯法日历年龄校正研究进展

系列^14C样品贝叶斯法日历年龄校正研究已成为当前^14C年代学中一个热点,系统综述了时序已知、时序间隔已知和时序间隔近似已知系列^14C样品日历年龄校正研究的历史、原理、计算方法及其在树轮、泥炭、地层等领域上应用进展,对影响系列样品贝叶斯分析获得^14C日历年龄区间的主要因素以及未来发展方向作了归纳。大量事例研究结果表明系列样品贝叶斯分析的实质在于贝叶斯方法从统计的角度灵活地把地层信息以概率方式加入到^14C日历年龄校正过程中,获得比单个^14C年代校正精度更高的日历年龄。     

遥感影像水体提取研究综述

水体时空分布特征对于水资源监测与应用具有重要意义,为了快速、准确、高效地获取地表水体信息,借助于遥感影像进行水体提取的方法受到国内外学者关注。该文通过梳理相关研究成果,评述水体提取的3类方法:阈值法、分类器法和自动水体提取法在模型构建、分割机理和模型适用性3方面的差异。通过进一步分析现存的各类问题,指出水体物化特征与遥感光谱特征的关系研究是提高水体提取方法普适性的一条重要途径;同时,影像提取结果评价体系的标准化和规范化,将有助于推进遥感水体提取应用范围和力度。     

基于机器学习和多光谱遥感的银川平原土壤盐分预测

快速获取区域土壤盐渍化程度信息,对于盐渍化治理与生态环境保护具有重要意义。以银川平原为研究区,以盐分影响因子和盐分指数分别作为输入参数,建立支持向量机(SVM),BP神经网络(BPNN)和贝叶斯神经网络(BNN)3种土壤盐分预测模型,选取最佳模型进行研究区不同深度的土壤盐渍化预测。结果表明：(1)0～20 cm土壤盐分预测模型中基于影响因子变量组的BNN模型效果最佳,决定系数(R²)为0.618,均方根误差(RMSE)为2.986;20～40 cm土壤盐分预测模型中基于盐分指数变量组的BNN模型效果最佳,R²为0.651,RMSE为1.947;综合对比下,BNN模型的预测效果最好,可用于研究区土壤盐渍化预测。(2)银川平原主要是以非盐渍化和轻度盐渍化为主,0～20 cm土壤重度盐渍化及盐土共占总面积的11.59%,20～40 cm土壤重度盐渍化及盐土共占总面积的7.04%,20～40 cm土壤盐渍化程度较0～20 cm土壤盐渍化轻。     

传统村落产业系统风险多情景模拟——以黄山市歙县148个传统村落为例

在乡村旅游和城镇化的影响下,外部市场活动频繁介入到传统村落场域,村落敏感性和脆弱性加剧。基于产业系统风险构成,以黄山市歙县148个传统村落为例,按照“风险扰动—适应过程—适应结果”的纽带因果关系构建贝叶斯网络模型,设定高、中、低3种风险模拟情景,预测分析不同情景下传统村落的风险适应机制,结合关键驱动因子探讨适应优化的决策建议。主要研究结论如下：1）歙县传统村落产业系统风险大多处于中高等级,空间上呈现一定的优势集聚;2）低风险情景下,传统村落生态文化资源得到有效保护利用,应对能力和学习自组织能力作用较大,建议现状低风险村落发挥内外联动机制,合力打造区域旅游品牌;3）中风险情景下,传统村落表现为经济发展缓慢但社会组织基础稳定,学习自组织能力和缓冲能力影响较大,建议现状中风险村落完善各项设施配套,激活可持续内生动力;4）高风险情景下,传统村落产业发展面临困境,风险应对机制和再生产逻辑失去了必要的社会基础,建议现状高风险村落将保护修复作为首要任务,加强外部力量的有效干预。运用贝叶斯网络方法评估传统村落产业系统风险,可加深现有研究对传统村落风险适应主体多元化、过程复杂化以及不确定性影响因素动态化...