连云港扩建工程后的回淤现状及其模拟预测

本文就连云港扩建工程后,老港区和外航道的泥沙回淤强度,根据测图水深的量计资料,采用时间和面积加权平均方法分别进行了年平均值的测算;由于淤强的预测方法目前还不尽完善,因此,本文以动态系统自回归分析(AR模型)模拟了该港的序列淤强和其随机预测.     

上海市岸滩冲淤等级划分及其在风险评估中的应用

海岸滩涂是沿海地区经济发展和生态系统平衡等的重要组成部分,虽一直受到国际学术界的极大关注,但其等级评估研究目前仍处于起步阶段,缺乏统一标准,不利于对岸滩的综合开发和治理．本在综合考虑了目前长江河口区和杭州湾北岸水动力机制、沉积、地貌的基础上,将上海市目前重要的岸滩按冲淤强度分为强淤涨型、弱淤涨型、侵蚀型和稳定型四个等级,并在重点分析海平面上升和人类活动对岸滩冲淤的影响后,预测至2030年上海市岸滩冲淤强度可分为五个等级,即强淤涨型、弱淤涨型、强侵蚀型、弱侵蚀型和稳定型,并进而讨论了这种分级在风险评估中的应用。     

深圳卫生填埋淤堵排放的灰色预测模型

灰色预测中的核心GM（1，1）模型将无规律的原始数据生成为有规律的数据序列后进行预测，本文对GM（1，1）模型加以改进，将灰色预测GM（1，1）模型与跳变灰过程理论结合，建立了淤堵试验渗透系数的跳变预测模型。跳变预测模型具有灰色系统只需少量数据即可建模的优点，又有跳变灰过程可处理异常值的特点。采用某填埋场淤堵试验资料，经验证表明，该方法精度较高，将灰色模型引入填埋场衬垫系统渗透系数预测切实可行。     

塔里木河干流泥沙冲淤分析及趋势预测

文章在实地调查和资料分析的基础上,研究了塔里木河干流的主要的几个断面的水沙在时间和空间的分布特征,分析了其历年的来水沙状况,并结合塔里木河干流的河道特性及河道冲淤特性,初步进行了塔里木河干流泥沙冲淤分析及趋势预测。     

未来50年沁河下游河道行洪能力变化分析

通过不同的计算方法,分析了沁河下游现状河道行洪能力,并根据1950年以来的资料分析了沁河下游冲淤变化和平均淤积速率,对未来50年河道行洪能力变化进行了预测,为沁河下游河道防洪提供了科学依据.     

抛石挤淤机理及其颗粒流数值模拟研究

利用压载挤淤理论对深圳港大铲湾三期陆域形成工程及海口马村港区一期工程抛石挤淤堤挤淤深度进行预测研究,比较挤淤深度计算值与实测值;通过理论分析,提出抛石挤淤机理;采用颗粒流理论(PFC)模拟抛石挤淤的施工过程及施工控制条件;比较相同作业条件下不同淤泥层厚度的挤淤深度关系。研究结果表明:挤淤深度计算值明显小于实测值;抛石挤淤机理不仅仅是压载问题,它还包含块石动能冲击和局部应力集中对挤淤深度的影响;在不同抛填强度、块石直径的挤淤深度,其模拟结果与实测结果基本吻合,一次性抛石量越大;块石直径越大,则挤淤深度越大;淤泥层厚度越大,则挤淤深度也越大。     

高杠杆点和强影响点的诊断

本文研究了线性回归中一组观察数据在x_i处预测的影响,给出了诊断高杠杆点和强影响点的方法。     

江苏辐射沙洲小庙洪水道深水航道冲淤观测分析

吕四10万吨级进港航道为江苏辐射沙洲首条人工开挖深水航道,关于其建设环境、冲淤特点的研究分析对整个辐射沙洲建港都有重要意义。根据对吕四进港航道实测水文、泥沙及地形资料的分析表明:正常天气下航道竣工后月平均淤强约为0.05 m,淤积原因主要为航道疏浚后过水断面增加造成航槽内流速有所减小,使进入水体的浅滩细颗粒泥沙在航道内落淤。但由于深槽区域航道段潮流动力条件较强,泥沙难以大量落淤,从而使得航道整体淤强不大。     

河流网泥沙输移模型中的标度规律

为了模拟河流网的泥沙输运过程,根据水流携沙力受河道冲淤的反馈自调节机制,提出了枯水期河流网泥沙输移的动力学模型.考虑枯水期水沙动力学过程类似于固定流量和含沙量条件下的稳态,用该模型模拟预测了水流携沙系数(表征携沙力)和冲淤量沿河道分布的标度规律.结果表明,携沙系数随河段的递增满足负幂律分布;平均冲淤量随河段的递增满足指数规律分布.     

不同径流尺度的小波神经网络预测

本文探讨了小波神经网络在径流预测中的应用。该方法结合了神经网络和小波转化的优点,弥补了人工神经网络在预测应用中的不足,较好的追踪预测径流时间序列中的突变性,强转折性,奇异性点等。并且本研究通过与人工神经网络预测方法比较研究,得出小波神经网络能取得更高精度的不同尺度的径流预测值。     

支持向量机在混凝土强度预测中的应用研究

支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法.文中提出了基于支持向量机的混凝土强度预测方法,并在MATLAB中编制了相应的支持向量机程序,建立了相应的混凝土强度预测模型.以实例数据为学习样本和测试样本讨论了基于支持向量机的混凝土强度预测方法及可行性.研究表明支持向量机可以较好地表达混凝土强度与其影响因素之间的非线性映射关系.用支持向量机来预测混凝土强度是可行的,它为预测混凝土强度提供了一种新的方法.     

三门峡水库对黄河冲淤分析

为了分析多沙河流上水利工程对水沙运动规律的影响。根据三门峡工程的运用实践，实际资料以及以往的研究成果，应用系统工程方法分析了三门峡水库对黄河冲淤的主要原因，结果表明，水利工程对多沙河流水运动特性的影响具有一定的规律。     

GMDH方法在混凝土强度预测中的应用

通过建立GMDH中使用最广泛的线性和非线性模型,对混凝土强度进行了预测测试,对模型的预测值与实际数据、传统的鲍罗米公式的预测结果进行了比较,结果表明,基于Knowledge Miner软件的GMDH方法能够充分考虑影响混凝土强度的各种因素,具有较高的精度,在混凝土强度预测以及建筑行业中具有广泛的应用前景.     

解决泉州港口淤积问题的探讨

本文分析了泉州港的泥沙来源,淤积原因和水深变化的情况,提出了治理淤积问题的途径,并研究其可行性。     

用神经网络预测矿渣与粉煤灰混凝土的强度

利用目前神经网络中使用最多的BP网络的模型来预测矿渣粉煤灰混凝土的3天、28天的抗压强度。结果表明，由于神经网络具有很强的非线性表现能力，计算精度高，预测能力强．将神经网络方法应用于矿渣、粉煤灰混凝土的强度预测中，可为工程人员提供很大的方便，以指导生产，适应时代发展的要求。     

神经网络在混凝土强度预测中的应用

通过建立神经网络中使用最广泛的BP网络模型，预测普通混凝土，高强混凝土等多种混凝土强度，模型的预测值与试验数据，传统的鲍罗米经验公式的预测结果进行了比较。研究表明，神经网络方法由于综合考虑了混凝土强度的各种影响因素，能够实现非线性关系，具有较高的预测精度，在混凝土性能预测中具有广阔的应用前景。     

应用支持向量机回归确定岩体强度指标

在确定岩体力学参数中引入支持向量机,介绍了其具体的回归算法.并用这一方法回归预测岩体强度指标,通过实例证明支持向量机用于多影响因素、小样本容量的岩体强度指标回归问题,能够保证较理想的推广预测能力.     

组合预测方法中权系数的应用研究

针对组合预测方法中权系数的确定问题,提出两种组合预测方法。一种是引入误差评价公式来确定权系数的固定权系数组合预测方法;一种是基于神经网络的误差倒数变权组合预测方法。通过实例分析说明了两种方法的可行性,且结果表明方法比单模型方法预测和传统组合预测方法具有更高的拟合精度。     

灰色模型GM(1,1)在短期电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM（1，1）及其改进模型在短期电力负荷预测中的应用，提出了适合电网普通日及特殊日电力负荷预测的数据处理方法，提高了预测的精度。