马尔可夫链模型及其在旱涝预测的应用

利用样本均值—标准差方法将广西全区1958~2003年5月降水量分成丰涝、偏丰、偏旱、干旱4种状态,利用加权马尔可夫链预测方法对广西全区未来年份5月降水状态进行预测,并运用马尔可夫链性质得到了各降水状态发生的极限概率.结果表明,这种预测方法客观、准确,是区域降水量短期预测的科学有效的新途径.     

基于加权马尔可夫链的六安市汛期降水预测研究

采用样本均值-标准差方法将六安市1960~2007年汛期降水量分成5级,利用加权马尔可夫链预测方法对六安市未来年份汛期降水状态进行预测并运用马尔可夫链性质得到了各降水状态发生的极限概率。结果表明,这种预测方法客观、准确、简便,是区域降水量中短期预测的科学有效的新途径。六安市汛期干旱和雨涝年份出现的概率大体相当,偏涝年份出现的概率明显大于偏旱年份,重现期短于后者。     

西南喀斯特地区近45年来气候变化特征及趋势

基于黔、桂、滇3省（区）72个气象站点45年（1960—2004年）逐月平均气温和降水量数据,借助小波分析、人工神经网络及GIS空间分析等方法研究了我国西南喀斯特生态脆弱区近45年来在全球气候变暖的背景下,气候变化的特征和总体趋势。研究结果显示：该区气候变化具有明显的周期性特征,其中气温变化的主周期约为7年,降水量变化的主周期约为25年。该区气候变化的季节性特征和区域差异也比较明显,通过计算过去45年中四季气温和降水量的变化率并对其进行GIS空间插值分析,得到了四季气温和降水量变化的区域分异状况;通过SOFM网络分别选取分类指标对研究区近45年来气温和降水量变化的状况进行聚类分析并对聚类结果进行GIS空间插值分析,划分了研究区气温和降水量变化的类型区域。RBFN模型预测的结果得出,该区2005—2010年气温和降水量的变化均处于相对低值期。     

成都多年降水量变化与太阳活动关系的探讨

应用四川省气象局提供的成都降水量资料(1939—1986年)与紫金山天文台和北京天文馆等发布的太阳黑子资料(1880—1986年),对成都降水量与太阳活动进行了相关分析和周期分析,并对未来降水量演变进行了趋势预测:1988年后,成都降水量逐渐增多,1989—1991年达到峰值,以后将逐渐减少.     

基于变系数回归的高校大学生艾滋病新增病例的预测研究

利用2007—2016年湖南省高校大学生艾滋病新报告病例的数据,将2011—2016年艾滋病发病数据作为检验样本,以平均相对误差作为评价指标,建立变系数回归模型,并对2017年新报告病例数进行预测。经计算得到变系数回归模型的平均相对误差为0.6801%,灰色预测方法的平均相对误差达到20.9792%,以及2017年湖南省高校大学生艾滋病新报告病例数的预测区间为[209, 231]。结果表明变系数回归模型预测效果好于灰色预测,更适用于湖南省高校大学生艾滋病疫情预测。     

基于马尔科夫链的MOOC计算思维学习规模的预测

利用中国大学MOOC平台数据,统计从2012—2018年的计算思维课程修学人数,建立马尔科夫链模型。确定学习规模变化的平稳S、增长G和减少R等3个状态,设定变化概率的计算公式,明确变化概率的值与状态的对应关系,并据此确定一次转移矩阵。根据预测数据的特点,比较估算状态转移概率矩阵的多种求解方法,选择二次规划法求解状态转移概率矩阵。引入最小二乘法的思想,将各个概率非负以及行和为1的条件加入模型中。在Matlab中实现了状态转移概率矩阵的求解过程。依据状态转移概率矩阵预测MOOC计算思维课程的学生规模,进行了模型检验。结果表明,建立的马尔科夫链模型可以预测中国大学MOOC计算思维课程规模的变化趋势,对未来发展规模的预测结果进行了分析。     

洪涝发生的灰色预测分析

利用常用的GM(1.1)灰色预测原理,建立了一个预测降水量的数学模型.通过对某一地区历年的降水量进行分析计算,得出的结果较好地预测了下一个洪涝年份(超过一定标准的降水量).     

基于灰色理论与BP神经网络瓦斯涌出量预测研究

瓦斯涌出是煤炭行业井下作业难以控制的一个危险因素。为研究瓦斯涌出量的变化规律,提高瓦斯涌出量预测的准确性,本文结合灰色理论与BP神经网络构建了灰色—BP神经网络系统用于矿井瓦斯涌出量的预测。以山西某矿为工程背景,以MATLAB软件为计算平台,对上述方法和模型进行了应用实践和现场验证,将灰色预测、BP神经网络和灰色—BP神经网络预测结果和原始数据进行了对比分析。研究结果表明:灰色—BP神经网络预测的数据精确度和可靠性更高,计算的结果与原始数据的规律基本一致。因此,灰色—BP神经网络系统能较准确地预测矿井瓦斯涌出量,对预测瓦斯涌出量的预测方面具有一定的指导作用。     

基于未确知聚类的隧道涌水类别判别方法

 以国内8 条隧道的涌水量原始数据作为研究样本,将其进行分类。运用未确知测度预测方法,选取年降水量、地质-水文地质条件、地表汇流条件及地表水体补给条件4 项主要影响因素作为评价指标,建立了可行的未确知测度模型。经验证,未确知测度预测判别方法的正确率高,可以迅速判别隧道涌水所属的类别,为隧道涌水量的类别判别提供了一种新方法。     

基于云理论与加权马尔可夫模型的矿井涌水量预测

针对矿井涌水量预测问题,提出一种新的既考虑模糊性又考虑随机性的云加权马尔可夫预测模型。其过程为:首先,利用云理论对矿井涌水量状态概念进行云划分,通过X条件云发生器确定训练样本各年份涌水量所属状态;由于云模型具有模糊和随机特性,同一样本属性值通过X条件云发生器时,输出不同的状态,从而形成不同情形下的马尔可夫状态空间,为此,根据各种情形出现的频数,确定各自的权重。然后,应用加权马尔可夫预测法,计算各种情形下预测样本所属状态的概率矩阵,加权求和得到最终的预测概率矩阵,并根据最大隶属度原则,确定预测样本所属状态。最后,以河南鹤壁四矿1982—1999年的矿井涌水量时间序列作为训练样本,采用所建立的云加权马尔可夫预测模型,对2000—2001年的矿井涌水量所属状态进行预测,研究结果表明:2000年和2001年的涌水量预测状态同为状态5,属涌水量较少年份,与其实际状态相一致。     

昆明市月降水量的预测分析研究——基于SARIMA模型和Holt-Winters相加模型

降水量在时间和空间上的非均匀分布,很大程度上决定了洪涝、干旱和暴雨等气象灾害的强度.通过分析2000—2019年昆明市月降水量的数据,拟合建立SARIMA模型和Holt-Winters相加模型2种预测模型,分别预测了2019年月降水量,结合2019年月降水量实际值,对比分析预测误差.结果表明:Holt-Winters相加模型预测精度相对较高,该模型更能准确预测昆明市短期降水量.     

基于主成分分析和支持向量机的区域降水预测应用研究

将主成分分析和支持向量机回归相结合, 以广西5、6月区域平均日降水量作为预报对象, 进行区域日降水量预测研究.首先,整理分析大量的T213数值预报产品信息数据进行主成分分析, 得到主成分数据序列; 其次, 根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机, 并利用遗传算法优化参数; 最后, 输入支持向量机所需数据, 得到主成分预测结果, 建立广西日降水预报模型. 实例计算结果表明, 支持向量机回归模型比逐步回归模型有更好的预测能力.     

未来气候模式下淮河流域极端降水量的时空变化分析

本文以淮河干流小柳巷以上14个气象站1960—2015年逐日降水观测数据为基础,选取HadGEM2-ES气候模式,预测了2016—2075年RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种排放情景下日降水量数据,选取年最大日降水量序列(AM)与超门限阈值峰值序列(POT),分析未来气候模式下淮河流域极端降水量的时空变化和重现期。研究发现:在三种排放情景下,淮河流域暴雨中心均未发生明显转移,暴雨中心仍将集中于流域上游,这将给该地区带来潜在的防洪压力;极端降水量随着重现期的增长而增大;同时极端降水量按照RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5的顺序增大;相同重现期,相同排放情景下AM序列略大于POT序列。研究结果对淮河流域未来防洪规划具有重要的的参考意义。     

厄尔尼诺与延吉市重大旱涝灾害的相关分析及灰色预测

通过对延吉市近50年中的厄尔尼诺影响年和非厄尔尼诺影响年的年降水量的分析发现:(1)厄尔尼诺事件的强弱和延吉市厄尔尼诺影响年的年降水量呈显著相关;(2)延吉市厄尔尼诺影响年的重大旱涝灾发生概率要远大于非厄尔尼诺年。由此可以得出,厄尔尼诺现象对延吉市重大旱涝灾害有明显的影响。进而,笔者以延吉市近32年的降水数据为基础,主要通过灰色预测方法,预测未来一两次的重大旱涝灾害,并通过马尔科夫方法提高灰色预测的近期结果的精度。最后将预测结果与国际上对厄尔尼诺的预测相对照,做出相关判断,并提出相关建议。     

运用协同泛克立格法计算地下水位

应用协同—泛克立格法,以地面高程作为地下水位的协同区域化变量,以某市1955年以来的最高地下水位观测数据为例,阐述了各区域化变量实验变差函数及交叉实验变差函数的获取途径,并将协同—泛克立格法计算结果与泛克立格法计算结果相比较,说明所用方法在地下水位计算中能获得更高的精度。     

厄尔尼诺与延吉市重大旱涝灾害的相关分析及灰色预测

通过对延吉市近50年中的厄尔尼诺影响年和非厄尔尼诺影响年的年降水量的分析发现：（1）厄尔尼诺事件的强弱和延吉市厄尔尼诺影响年的年降水量呈显著相关;（2）延吉市厄尔尼诺影响年的重大早涝灾发生概率要远大于非厄尔尼诺年。由此可以得出。厄尔尼诺现象对延吉市重大早涝灾害有明显的影响。进而,笔者以延吉市近32年的降水数据为基础,主要通过灰色预测方法,预测未来一两次的重大早涝灾害,并通过马尔科夫方法提高灰色预测的近期结果的精度。最后将预测结果与国际上对厄尔尼诺的预测相对照,做出相关判断。并提出相关建议。     

百余年上海冬夏季降水与太平洋海温的相关关系及其年代际差异

利用上海1873—2001年的冬季和夏季降水量与太平洋海温资料，通过计算上海冬季和夏季降水量与太平洋海温的同期和超前相关以及滑动相关系数，讨论上海冬季和夏季降水年代际变化趋势及其与太平洋海温场的相关关系在不同年代和不同空间区域上的显差异．分析发现，上海冬季和夏季的降水均存在明显的年代际阶段性变化，但总体雨量增加的趋势不明显，降水量和太平洋海温的相关关系在不同年代和不同空间区域上存在着显的差异，这种年代际相关关系的差异可能是造成用统计方法做短期气候预测时产生不确定性的主要原因之一．因此作为短期气候预测的常用预报因子之一的太平洋海温场在进行统计预报的应用过程中，适当地考虑在不同时间尺度上的相关差异，将有利于提高预测的准确性和减少统计预测方法中的不确定性．     

小转速工况下轴流涡轮非设计性能预测方法

基于轴流涡轮部件设计点气动参数与相应几何尺寸,发展了一种计算现代涡扇发动机高、低压涡轮部件特性逐排计算方法,完成了相应的计算程序编制;并将其应用于两个型号发动机高压涡轮部件特性预测.计算结果与实验数据比较表明,作为一种近似方法具有可接受的工程精度,尤其适合于预测发动机涡轮部件小转速状态特性,为现代涡扇/涡喷发动机起动过程模拟与分析提供了模型基础.     

北京地区太阳黑子活动周期和年降水关系的初步研究

本文对北京地区太阳黑子活动周期与年降水量的变化关系，通过长系列（１８４１￣１９９２年）资料统计计算，初步探讨其规律性，根据实测资料统计结果，对太阳黑子活动与年降水量的组合关系，提出４个“型期”类型，可为进一步预测和建立数据模型打下基础，同时，亦可为北京地区进行年降水量的长期预报，提供统计数据。     

降水充水类型矿井涌水量预测方法研究

矿井涌水量是影响煤矿安全生产的主要因素之一,它直接影响到矿井水文地质条件的复杂程度,关系到对矿床的经济技术评价,因此有效的矿井涌水量预测成为了矿井安全生产的重要因素。为了更有效地预测矿井涌水量,针对降水充水类型的矿井以古书院矿为例,通过分析近五年降水量和涌水量资料,利用回归分析法推导出二者定量关系式,并对近20年的降水量采用水文频率分析法分析得出平水年、丰水年的平均降水量,以此作为因变量,根据推导出的降水量和涌水量函数关系式,分别预测矿井的正常涌水量和最大涌水量,达到有效预测的目的。