基坑土钉墙支护施工与监测——陕西省人民医院门急诊医技大楼

本文介绍了土钉墙在陕西省人民医院门急诊医技大楼基坑支护中的应用,简述了工程设计方法,总结了施工经验,并对基坑支护体系变形观测结果进行了分析     

人工神经网络在云南5月雨量预测中的应用

提出了一个基于３层ＰＢ神经网络的云南５月雨量的短期气候预测模型。由于神经网络本身是一个非线性动态系统,将其应用到短期气候变化预测这一非线性系统中,更能反映出气候系统状态量之间的物理关系和动力行为特性。并用该预测模型对云南５个区域１９９１～１９９８年的５月雨量距平趋势进行了共４０次的预测试验和检验,其预测的距平符号相关准确率可达到７７．５％。     

四川盆地汛期旱涝预测研究

对近１０年来四川盆地汛期降水预测水平进行了定量评估,并与国家气候中心预测水平作了对比。在分析影响四川盆地汛期降水主要物理因素的基础上,提出了四川盆地汛期旱涝预测的基本思路和技术方法,并在实际业务预报中取得了较好的效果。     

基于多元时间序列的Kn近邻预测模型

提出了一种基于多元时间序列的Ｋｎ近邻短期气候预测模型。该模型既保留了Ｋｎ近邻算法的优良特性,同时又考虑了气候系统有关状态量之间的物理关系和动力行为特性。用该模型对云南各区域的平均月雨量距平值进行预测试验,其对云南１９９１年５月～１９９８年６月的月雨量距平值预测检验的距平符号相关准确率为６３．５％,对云南１９９１～１９９８年的５月雨量距平值预测检验的距平符号相关准确率则可达到７０．０％。该模型的建立具有一定的实际业务应用价值。     

基于LSTM的海洋表面短期风速预测研究

为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,longshort-termmemory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24 h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radialbasisfunctionneuralnetwork,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。     

对橄榄石相变形核率的估算

地幔主要矿物橄榄石［(Mg089Fe011)2SiO4］的相变与深源地震的解释以及俯冲带和周围地幔的相互作用相关. 其中,形核率和长大率是刻画其相变动力学的两个重要参数. 因为实验技术的原因,目前人们还没有基于实验数据给出橄榄石的形核率. 本文首先通过对挤碰物理图像的分析,对边界形核情形的相变动力学理论中表征挤碰程度的无量纲参数进行了修正. 在此基础上,根据已有的实验资料,首次对橄榄石相变的形核率进行了估计. 通过对形核率数据的拟合,可以得到形核率参数K0和γ1/3. 得到两个形核率参数的变化范围分别为K0=55×1021～87×1027s-1·m-2·K-1,γ1/3=0～020 J·m-2,最佳拟合值为：K0=69×1024s-1·m-2·K-1,γ1/3=016 J·m-2.     

重大地震灾害链的时空有序性及其预测研究

重大地震与地震灾害链预测是当今世界地学前缘课题.本文通过国内外具体实例,重点介绍了重大地震灾害链的时空有序性、地震灾害链网络结构及其预测方法.