基于Logistic和Gompertz曲线模型拟合的建筑物沉降分析

重大工程建设一般会有定期的沉降和变形监测,本研究利用具有规律变化的Logistic和Gompertz曲线模型进行拟合,并以某大型发电厂为研究对象,利用近15年的监测数据,建立预测模型并进行精度评估。研究结果表明,若监测数据具有一定程度的稳定性,并对计算时监测数据进行合理取舍,对采取的全区、分区平均值或单一点高度值的检测数据,运用Logistic和Gompertz曲线模型来预测大型建筑物的沉降情况是可行的。     

南黄海海域M≥6强震趋势预测及其论证分析研究

南黄海地区是我国东部中强地震活动最为活跃的地区之一,自1846年以来,该研究区M≥6强震活动具有显著的可公度性和有序性,其主要有序值为74~75 a、57~58 a、11~12 a和5~6 a,其中74~75 a和57~58 a具有突出的预测作用.根据翁文波信息预测理论,在回顾总结成功预测1996年11月9日南黄海6.1级强震的基础上,深入研究了南黄海海域M≥6强震活动的可公度性及其预测功能,构建并完善了南黄海海域M≥6强震的二维和三维有序网络结构,对该区未来M≥6强震趋势进行了预测,并对预测的可能性与合理性进行了论证分析.研究结论表明：南黄海海域未来新一轮强震活跃幕的首次M≥6强震将发生在2053-2054年前后,未来第2次M≥6强震或强震群可能发生在2058-2059年前后.     

Logistic判别模型在强降水预报中的应用

利用Logistiv判别模型进行强降水预报,并设计3种方案进行对比分析。方案1直接使用14个影响因子进行判别预报,受因子共线性作用及噪音信号影响,虽然拟合效果较好,但预报效果明显下降。方案2对14个影响因子进行主成分分析,利用前6个主成分建模,虽然拟合效果较方案1降低,但由于消除了因子共线性作用以及噪音信号影响,预报效果较方案1提高。方案3运用Bootstrap抽样技术得到符干样本并建模计算模型参数,打乱了原有时间序列中的波动,仪保留平稳信息,拟合自由度进一步降低,导致拟合效果较方案案2下降,但预报效果却是3种方案中最好且最稳定的。在上述研究基础上,利用欧洲中心数值预报模式的预报场资料,建立基于Logistic判别模型的强降水客观预报系统,并在中央气象台业务运行。2013和2014年连续两年汛期预报检验结果表明,概模型对强降水预报的TS评分高于数值模式本身,具有一定的业务参考价值。     

多模式资料在成都地区的温度预报研究应用

本文采用2015年3月~2016年2月EC、T639及德国三家高分辨率模式资料与成都地区13区县国家站自动观测的日最高、最低气温资料,利用距离权重平均法对模式资料进行处理,并利用平均差值、多元线性回归方法对单模式、多模式温度预报资料与实况资料进行拟合。对比结果发现:单模式差值订正前后效果有明显改善;多模式线性回归拟合率高于任何一个单模式拟合率,进而通过VB编程完成了成都市多模式资料温度应用平台,应用中表现最好,可以为预报员提供很好的参考依据。      

回归-Elman网络在矿坝变形预测中的应用

金矿开展矿坝的变形监测工作,引入多层递阶回归分析模型,有较高的预测精度,但方法较繁琐,计算较复杂。由于变形数据可分离成趋势项与随机项,趋势项可用多元线性回归良好地拟合;随机项的预测,文中采用Elman网络建模计算,最后利用矿坝的实测高程位移数据进行验证,并与多层递阶回归进行比较。结果表明:回归-Elman网络模型比多层递阶回归的预测精度更高,效果更好,且方法简洁实用性强。     

《地图学》多元教学方法改革与实践

针对测绘工程专业传统的《地图学》课程教学中存在的只注重理论教学、教材内容陈旧、缺乏贴近学生实际和当前测绘科技发展的问题,该文提出《地图学》的多元教学方法,即将教书育人理念融入课堂教学、现代教学手段融入传统课堂及书本理论教学融入实践体验的教学方法。     

局部均值分解与支持向量回归的大坝变形预测

针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。     

贵州锰矿多元综合信息成矿预测

随着找矿难度日益增大,应用地、物、化、遥等资料进行多元信息综合成矿预测是现今找矿工作的重要趋势。以贵州锰矿预测研究为例,在研究区域成矿地质背景下,总结成矿规律特征,在GIS平台上对多元化资料进行有利成矿信息的分析提取,采用证据权模型进行找矿信息的综合,对有利成矿远景区进行圈定,最终对贵州省的锰矿勘查工作提出指导性建议。     

加权Logistic回归模型在火山岩型铜矿预测中的应用:以宁芜盆地中段为例

文中探讨了加权Logistic回归模型在宁芜盆地中段火山岩型铜矿预测中的应用。首先,结合研究区的成矿地质背景,提取地质体、构造、围岩蚀变三大类证据因子;其次,分析各证据因子与铜矿点之间的空间关系,认为姑山旋回、娘娘山旋回火山机构控制了本区火山岩型铜矿的空间分布,根据计算结果,选取与火山岩型铜矿密切相关的龙王山组、姑山组地层,姑山旋回粗面斑岩、娘娘山旋回二长斑岩、NW向构造1.5 km缓冲区、NE向构造1.3 km缓冲区、EW向构造4.5 km缓冲区、硅化、褐铁矿化、黄铜矿化等作为模型自变量;最后采用加权Logistic回归模型进行成矿概率计算,并结合成矿地质背景,圈定四个成矿远景区,分别为P1、P2、P3、P4,其中P1、P2、P3呈北东向展布,主要受娘娘山和姑山火山机构控制,P4为东西向分布,主要受龙王山火山机构控制,在这些预测区中,均存在已发现的铜矿体,说明预测可信度较高。     

多元时间序列分析的滑坡演化阶段划分

滑坡的时间-位移曲线一般具有3个阶段特征,即初始变形阶段、等速变形阶段和加速变形阶段,不同演化阶段加速度具有不同的变化特点.目前往往是依据对加速度曲线特征的分析来人为划分演化阶段,缺少相应的理论支持和定量计算.针对上述问题,选取月降雨量、月库水位高程变化量对滑坡的累计位移建立多因素的时间序列预测模型.然后利用Chow分割点检验理论,以所建模型中F和LR统计量最大值点作为分割点对滑坡演化阶段进行划分.以新滩滑坡和三峡库区白水河滑坡为例,利用累计位移、降雨及库水位变化数据进行计算验证.结果表明,对多元时间序列模型进行Chow分割点检验可对滑坡的演化阶段进行准确划分,为滑坡的临滑预警预报提供重要判据.