基于历史数据的黄海浒苔爆发规模预测

依据黄海浒苔初始覆盖面积及最大覆盖面积的历史数据,选取温度、光强、降水3种对于浒苔生长扩散最重要的影响因子,本文提出并建立了基于BP神经网络确定转换系数R的浒苔覆盖面积预测模型,可在浒苔出现初期即实现对本年度浒苔最大覆盖面积的模拟预测,并通过历史数据进行验证。结果表明,所预测的浒苔最大爆发情况与真实情况相符,研究成果可为浒苔的应急准备工作争取更多的时间提供一定参考。     

APN技术在地震前兆观测系统中的应用

介绍基于GPRS的APN无线网络通讯技术,并应用于地震前兆观测系统。实际运行结果表明,应用该技术系统可提高数据传输的稳定性、可靠性、安全性和实时性,是地震前兆观测数据传输的有效通讯手段。     

2000—2017年新疆城镇体系网络结构及规模特征探析

基于城市空间网络结构和规模特征两个方面,运用修正引力模型、社会网络分析、标准差椭圆分析、中心职能模型、泰尔指数模型等,综合刻画2000—2017年新疆城镇体系区域经济的空间发展规律及变化差异。结果表明：（1）从城市空间网络结构来看,新疆城镇体系城市网络的范围持续扩张,等级分层较为突出,空间上表现为以乌昌石城镇群为核心逐级递减的单核圈层结构。联系网络的密度有所下降,但变化较小,各子城镇群的区域联系有待加强。新疆城镇体系的内部凝聚力远大于外向辐射力,整体上形成资源不断涌向核心区域的现象,正处于发展严重不协调阶段。（2）从城市规模特征来看,新疆城镇体系的区域格局主导方向为“东北-西南”,空间结构长期稳定,核心区域集中在天山中部,总体呈现“一级超强,分散组团”的发展格局,乌昌石城镇群与其他区域差距悬殊且极化现象愈加突出,各子区域间表现出明显的等级差异。同时,各地区的差距不断增大,发展也相对割裂,没有形成良好的互动,城镇职能配置不断转移,呈现显著的“虹吸”效应。总体来看,研究区的“中心-外围”特征显著,区域经济格局虽然存在一定弊端,但等级严序的分层结构,次级城镇群间差异较小等特征为优化经济格局框架创造了可能。     

基于PSO-BP神经网络的地表下沉系数选取研究

针对BP神经网络自身收敛速度慢、容易陷入局部极小点的缺点,引入粒子群优化算法,建立地表下沉系数的PSO-BP选取模型。利用粒子群算法反复优化BP网络的权值和阈值,将其作为BP网络的初始值,并将上覆岩层岩性、开采深厚比、松散层厚度、覆岩中坚硬岩层所占比例、是否为重复采动和顶板管理方法等主要影响因素作为网络输入,进行BP算法,直至网络达到训练指标。利用实测资料数据,建立PSO-BP预计模型,并同普通BP神经网络预计结果对比。结果表明：PSO-BP神经网络不仅训练速度快,而且预测精度明显提高,该模型对地表下沉系数选取具有一定的应用价值。     

Calculating Intraurban Agglomeration of Economic Units with Planar and Network K-Functions: A Comparative Analysis

Abstract

According to recent research, one of the most promising strategies for intraurban job growth lies promoting localized clusters that produce goods and services which are primarily sold within a single city, metropolitan area, or urban region. However, in order to design urban policies to create or reinforce local clusters, the first challenge is to measure in a reliable way the clustering tendencies of different kinds of economic units in intraurban space. The aim is to compare the similarities and differences in results obtained from two methods designed to measure global clustering tendencies (the planar and network K-functions) in terms of characterization, scale, and intensity of intraurban localization patterns for tertiary economic units in a Latin American metropolis. It is concluded that the network K-function is a more appropriate method for measuring agglomeration patterns, scale, and intensity at the intra-urban level.     

钢筋混凝土梁结构断裂损伤诊断方法

提出一种基于BP神经网络的结构破损诊断方法,该方法以结构破损前后柔度的变化作为破损诊断网络输入,为了解决由于系统响应样本数据空间分布不均匀对网络收敛速度及网络诊断影响问题,对网络训练样本采用广义空间格点进行了交换,模拟算例及应用实例均表明,本文方法能准确诊断结构破损位置与破坏程度,是一种有效的结构破损诊断方法.     

论我国大地测量基础建设

概述了我国大地控制网、高程控制网和地球重力场等基础建设的基本情况、需求分析与任务建议。提出我国空间大地网应由连续运行参考站、一级网、二级网和三级网组成 ;一、二等水准网复测和高程基准再定义 ;为精化大地水准面 ,要补测重力点和加测GPS/水准点。     

基于小波去噪的地铁变形组合预测模型分析

对地铁监测数据建立相应的预测模型,对变形可进行前瞻性预测,从而保证地铁安全的施工和运营。本文以北京市地铁某基坑工程为研究对象,首先以某一监测点为例,利用小波分析对原始监测数据进行去噪处理;然后分别利用时间序列分析模型和BP神经网络模型对去噪后的数据进行建模分析,得到原数据的拟合值和对未来变形的预测值;最后利用同期Sentinel-1A卫星影像进行相干点时序InSAR处理,得到形变结果。通过分析两个模型的预测值与实际值,并与InSAR结果进行对比,验证了两个预测模型在地铁形变监测中应用的优劣性。     

低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型

利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。     

一种气候预测综合决策的方法——递归正权综合决策法

根据气候预测的特点，提供了以误差平方和为风险函数，以正权综合为模式的多途径气候预测决策方案。不仅从理论上论证了几种正权方法的优性，还提供了递归技巧，进一步提高了正权综合的预测精度。对1997年汛期降水预测所做的综合决策表明，该方法具有较好的综合决策能力。