集成极限学习机的中小河流洪水预报方法研究

为利用水文现象相似性和极限学习机(ELM)集成学习提高洪水预报精度,提出了一种基于相似度匹配的集成ELM洪水预报方法(SM-ELM)。方法首先从多个ELM模型中,为每一个训练样本找到最优的ELM模型,然后从训练集中,为测试样本匹配出最相似的前k个训练样本,最后利用这k个训练样本分别对应的最优ELM模型,对测试样本采用加权平均法进行集成预报。为证明提出方法的可行性和有效性,以昌化流域的历史洪水为例进行了验证。结果表明,相对于单个ELM,集成ELM模型能有效地提高预测精度。从均方根误差上看,集成ELM模型性能比单个ELM模型提升了10%~15%。在三种集成方法中,SM-ELM能够以较少的模型数量获得较高且稳定的预报精度。     

高光谱遥感图像的空间邻域指数

通过高光谱遥感图像空间邻域内光谱特征的变化,研究了邻域光谱度量指数;根据邻域内端元光谱特征的变化,提出了邻域独立端元指数提取图像的空间维细节信息。通过真实高光谱遥感图像检验,两类邻域指数能够较好地提取高光谱遥感图像中的细节,为进一步结合空间维、光谱维特征的高精度目标探测与识别创造了有利条件。     

Ontology-driven discovering model for geographical information services

This paper proposes an ontology-driven discovering model for the geographical information services to improve their recall ratio and precision ratio. This model uses the geographical information service ontology. In this paper, first we study the multilevel matching arithmetic of geographical information services. This arithmetic is used for filtering and matching the services in the service register center according to the similarity between services selected and services requested from the definition of t...     

城市邻近基站间人群流动时空变化同步性分析

不同区域人群流量随时间的变化可以反映城市结构的空间差异。现有对于城市人群空间分布特性的研究大都以人群密度计算为基础,注重时空切片尺度,但是不能有效刻画邻域空间单元间流量变化的时空过程同步特性。本文提出一种基于基站间流量变化过程相似度的城市邻域基站流量变化同步性度量方法,量化分析不同区域的人群进出流量过程的相似程度,研究城市中具有相同人群流量变化过程的同步性区域空间分布规律。以深圳市为例,对城市同步性区域的空间分布与特点进行剖析。实验发现：计算同步性时参数选择需根据城市本身基站分布及流量特点分析,一般研究中,城市基站平均距离可作为邻近区域半径d,描述基站间流量变化相似度的特征阈值λ选取与邻近区域半径有关,半径越小,阈值取值越小。通过基站人群流量同步性得到的城市同步区域的空间分布不同于行政区域划分结果,同步区域面积小,划分更为精细;且规划级别越高的中心区,其范围内基站同步区域数目越多。最后,将同步区域结果与流量密度图对比,发现该方法不仅能够发现流量变化大的同步区域,并且能够发现城市中流量变化小的同步区域。本文提出的方法能量化衡量区域流量变化同步性并发现具有不同流量变化特点的同步性整体区域,对城市人群空间变化特点进行分析,可用于指导和评价城市规划与实际人群活动区域效果,以及城市服务设施布局等。     

改进不等时距权重的灰色残差组合修正模型及其应用

为提高传统不等时距灰色模型(TUTGM)的预测精度,提出了一种改进不等时距权重的灰色残差组合修正模型(IUTWGMRCC)。首先在传统不等时距灰色模型中引入时距权重分配系数,按照累加生成和累减还原过程的生成序列不同,构建了4种不同的预测模型,并依据相似度准则确定最优拟合序列和预测值;然后采用正弦函数和谐波变化生成的周期序列函数修正残差序列,进一步提高模型的预测精度;最后对建筑物3个观测点的沉降量进行预测。结果表明,累减还原过程引入不等时距权重的灰色模型预测精度最高,经残差组合修正后,预测结果的后验差比分别为0.04、0.11和0.05,精度等级为1级。     

洞庭湖湿地土壤种子库特征及其与地表植被的相关性

本文研究洞庭湖三种分布于不同水位的主要群落(荻、苔草、虉草)土壤种子库大小组成、垂直分布特征及其地表植被的相关性.结果表明:荻群落土壤种子库密度最高,为44656粒/m2,苔草群落的最低,为15146粒/m2,虉草群落的居中,为31725粒/m2.种子主要分布于土壤表层(0～5 cm),且随土壤剖面深度的增加而迅速递减.三种群落湿地种子库由53种植物组成,分属18科39属,其中多年生物种20种,一或二年生物种33种.在荻、苔草和虉草三种群落中,种子库的多年生物种分别占29.9%、35.2%和38.0%,物种多样性指数分别为0.76、0.70和0.72;地表植被物种多样性指数分别为0.53、0.17和0.45,土壤种子库与相应地表植被相似性系数分别为0.40、0.28和0.52.可见,在洞庭湖这一通江湖泊湿地,多年生地表植被所产生的种子对土壤种子库大小贡献相对有限,种子库可能主要通过其它途径(如水的流动作用)输入.     

正常工况下大型岸桥地震瑞利阻尼系数计算方法及试验研究

针对大型岸桥地震响应分析中不同的瑞利阻尼系数会导致计算结果存在较大偏差,基于相似模型试验数据与仿真计算结果的对比分析,并综合考虑岸桥边界约束等因素,借鉴工程中常用的瑞利阻尼系数计算方法改进了岸桥结构的阻尼系数计算方法及频率选取方式。利用仿真方法和振动台模型地震试验对比分析不同瑞利阻尼系数下岸桥结构的动力响应,结果表明：瑞利阻尼系数计算方法和频率选取对岸桥结构地震响应的影响随着地震加强而提高,当加速度峰值为0.4g、0.62g,现有的阻尼系数计算方法得到的仿真结果与试验值之间的平均误差超过20%,而采用改进后的阻尼系数计算方法,岸桥地震仿真结果与试验值误差都在10%以内。     

Machine learning based identification of dominant controls on runoff dynamics

Hydrological models used for flood prediction in ungauged catchments are commonly fitted to regionally transferred data. The key issue of this procedure is to identify hydrologically similar catchments. Therefore, the dominant controls for the process of interest have to be known. In this study, we applied a new machine learning based approach to identify the catchment characteristics that can be used to identify the active processes controlling runoff dynamics. A random forest (RF) regressor has been trained to estimate the drainage velocity parameters of a geomorphologic instantaneous unit hydrograph (GIUH) in ungauged catchments, based on regionally available data. We analyzed the learning procedure of the algorithm and identified preferred donor catchments for each ungauged catchment. Based on the obtained machine learning results from catchment grouping, a classification scheme for drainage network characteristics has been derived. This classification scheme has been applied in a flood forecasting case study. The results demonstrate that the RF could be trained properly with the selected donor catchments to successfully estimate the required GIUH parameters. Moreover, our results showed that drainage network characteristics can be used to identify the influence of geomorphological dispersion on the dynamics of catchment response.     

莫索湾南缘沙漠植物群落多样性抽样方法的研究

2005年9月中下旬,在莫索湾南缘沙漠设置的200m×40m样带内共观测到植物物种22个,其中草本物种占77．3%。通过种一面积方程拟合和临界抽样面积的求解发现要达到抽取群落60%以上物种,临界样方面积至少在518．33m~2以上,而草本物种在735．49m~2以上。样方间相似性指数分析发现样方布样经历的生境异质性越高,物种替代性增加,相似性降低,抽样效率提高。研究发现沿垂直于沙丘走向的方向布样,以4m×4m为基本样方,抽样272m~2即达到60%群落物种,远低于临界抽样面积的求解结果,表明基本样方大小和设置方向对抽样效率产生重要影响。由于沙漠物种偶见种多,频度和密度较低,并且分布的环境特异性强,认为对沙漠植物群落观测,样线法、巢式样方法以及对草本观测的梅花样方法均具有一定局限性,建议对草本和灌木物种多样性观测,在确定合理的布样方向基础上,以4m×4m为基本样方。提出对沙漠植物群落多样性结构和功能有全面了解,必须将局部抽样与区域抽样结合,增加抽样频率和强度。     

基于相似系数的海温中长期统计预报方法研究

海温是认知和研究大气、海洋物理性质和演变规律的重要海洋环境动力要素之一,也是海洋预报组成中不可或缺的组成部分,对海温的分布及演变规律进行研究对海洋经济、环保和国防安全具有重要的意义.本文提出了一种基于相似系数的海温统计预报方法,利用数理统计分析方法,构建基于相似系数的统计预报模型来实现海温的单点时间序列预报.在南海海域...