数据处理组合方法在地下水动态预测中的应用

针对地下水水位变化复杂性，采用模拟生物有机体演化方式的数据处理组合方法，预测地下水位动态变化特征。克服了常用数学方法和模型在预测复杂对象时精度低的缺点。该方法应用于地下水水位动态预测中，能很好地反映地下水的周期性动态变化特征，并具有较高的预测精度。     

地下水埋深动态预测的DAMSM模型

运用动态数据反演建模方法和自记忆性方程，建立了地下水埋深动态预测的DAMSM模型。该模型将动力学计算与用历史数据估计参数相结合，预测时无需分析影响地下水埋深动态的各种因素，只需要有一定长度的地下水埋深动态观测序列资料，避免了众多数据的收集整理。实例预测表明，该模型具有较高的拟合精度和预测准确性。     

组合灰色神经网络法在地下水动态预测中应用

为了更好的预测地下水水位,在对现有的地下水动态预测的方法深入分析的基础上,利用某地区地下水位监测数据,采用灰色动态模型与人工神经网络相结合的方法,对该地区地下水水位进行了建模预测分析,并对未来可能的变化进行预测.预测结果与实测结果吻合较好,达到了较高精度,该方法对于地下水的动态预报具有一定的实用价值.     

贝叶斯动态线性模型的组合预测

组合预测就是将随机变量或向量的点预测进行组合，这些预测是根据几个模型所给出的，一般的方法是求这些点预测的算法平均值。本文给出的是根据模型的预测精度确定权的贝叶斯动态线性模型的组合预测，它的预测精度比取算术平均值的预测精度高。     

基于GIS技术和FEFLOW的秦王川盆地南部地下水数值模拟

在系统分析研究区地质及水文地质条件的基础上,确定了研究区范围和边界条件,借助GIS技术和FEFLOW建立了研究区地下水系统概念模型和数学模型及相应的地下水系统数值模型.用2004-2005年地下水动态观测井的地下水动态观测资料对数值模型进行了识别和率定,运用识别后的模型对现状水平年(2004年)的地下水系统进行了模拟与分析.结果表明:建立的模型能够较好地反应研究区水文地质空间分布及组合方式,具有一定的代表性,可以用于数值模拟计算.选择2005年为预测初始时间,2015年为终止时间,利用模型对研究区进行预测.在模型运行10年后,研究区北部区域地下水位上升3～5 m,中部区域的上升5～10 m,南部区域的上升10～15 m.分析模拟区域地下水上升范围,为今后实施排水措施奠定了一定的技术基础,也为排水措施的选址提供了一定的依据.     

基于多变量相空间重构的地下水动态神经网络预测模型

从多元变量时间序列出发,以相空间重构理论为基础,结合偏最小二乘回归与神经网络方法,提出了基于多变量相空间重构地下水动态预测的神经网络模型.通过分别确定各个时间序列的时间延迟和嵌入维数的方法对地下水动态的多变量时间序列进行相空间重构,采用偏最小二乘回归法提取对系统解释最强的成分作为网络输入,利用神经网络模型进行各成分之间的非线性拟合.将基于多变量相空间重构地下水动态预测的神经网络模型应用于黑龙洞泉域地下水位预测,并通过分析与比较验证了该方法的有效性.     

基于时序动态分析的油井产量预测研究

针对目前常用的油井产量预测方法效果并不理想的问题，开展时间序列分析来进行油井产量动态预测研究。采用时间序列分析结合残差修正方法，建立具有时序动态分析能力的产量差分自动回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA），得出预测初始值与真实油井产量的残差；通过构建支持向量机（Support Vector Machine，SVM）时序预测模型进行残差修正，获得油井产量组合预测值；并将长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型与上述方法进行对比。实验表明，组合预测模型、LSTM模型的预测结果平均相对误差率分别为9.81%和32.44%。说明组合模型预测更精准，为油井产量的动态预测提供了一种有效方法，可作为油井在生产计划时的快速实时辅助依据，具有实用价值。     

遵义市海龙坝地下水动态研究

随着工农业对水需求量的巨增,开采地下水无疑是一很好解决方案。地下水资源量受多项因素影响,是一动态随机过程。根据其时间序列,建立线性神经网络模型,并将其用于地下水流量的动态预测。结果表明,预测精度较高,该方法可用于地下水的动态预测。     

地下水水质预测的多元线性回归分析模型研究

运用回归分析理论和方法,建立了一个基于多元线性回归分析法的地下水水质动态预测模型,并将该模型用于遵义市海龙坝地下水水质的动态预测.结果表明预测精度较高,建立的模型较符合本研究区的实际情况.     

吉兰泰盐湖卤水动态变化趋势及预测

利用灰色和周期外延预测模型格自的优点,提出了灰色与周期外延相结合的灰色－周期外延组合预测模型,对吉兰泰盐湖中具有人表性的６个观测孔的卤水动态变化进行了模拟,该模型可广泛应用于地下水动态预测和其它序列的预测中。     

基于支持向量机岩溶塌陷的智能预测模型

在综合分析了各种岩溶塌陷预测方法和介绍支持向量机的基础上,提出基于支持向量机的岩溶塌陷预测方法,运用Matlab语言编程,建立了相应的岩溶塌陷预测模型.以已有的岩溶地面塌陷实例为学习样本,进行学习测试,得到训练效果较佳的预测模型,并用此模型对某市岩溶塌陷进行预测.结果表明,支持向量机预测模型具有较高精度,在岩溶塌陷预测研究中具有广阔的应用前景.     

油水相对渗透率曲线预测模型建立及应用

油水相对渗透率曲线是油藏数值模拟中提高历史拟合精度和准确预测开发指标的关键参数。数值模拟中不同储层物性采用不同的相对渗透率曲线是十分必要的。以目标油田具有代表性的52条非稳态油水相对渗透率曲线为样本,利用交替条件期望方法,建立了束缚水饱和度、残余油饱和度、束缚水下油相渗透率和残余油下水相渗透率等端点值模型,结合油藏归一化平均相对渗透率曲线,形成了油水相对渗透率曲线预测模型。基于所建立的预测模型,可以得到目标油田不同储层物性对应的相对渗透率曲线,并应用于历史拟合过程中。历史拟合结果表明,历史拟合精度尤其是含水率急剧变化段的拟合精度有明显提高。该预测模型可广泛应用于相渗资料丰富的老油田的历史拟合和指标预测过程中,同时也为相对渗透率曲线网格化奠定了基础。     

基于人工免疫和FARIMA模型的流量预测方法研究

针对Internet迅速发展而造成的网络拥塞现象,基于人工免疫算法与FARIMA模型提出了一种新的流量预测方法PAIF(Prediction method based on Artificial Immune and FA-RIMA).该方法首先利用人工免疫算法建立了预测策略,并结合FARIMA模型预测结果进行融合,以此提高预测精度.其次,以实际数据进行仿真实验,深入研究了影响PAIF预测误差的因素,同时对比分析了单独使用FARIMA模型的情况.实验结果表明,PPAIF具有较好的适应性.     

CNLSTM模型预测城市积水

物联网平台能够为积水预测提供海量的传感器时间序列数据基础.为了精准且快速地预测城市内涝点积水趋势,提出一种基于神经网络的组合时序预测模型(CNLSTM),对多变量积水时间序列数据进行建模预测.此模型利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取多变量数据之间的空间特征,得到具有空间相关性的特征量,利用长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)提取特征量之间的时间相关性预测未来积水水位.仿真结果表明,所提预测模型可以很好地捕获积水点水位与各输入量之间的非线性关系,并且比CNN,LSTM以及反向传播(back propagation,BP)神经网络具有能更好拟合实际水位的效果,更高的精度和泛化能力.此模型在城市积水预测中的有效性和适用性得到了验证,能够为积水点的提前预警、准备及汛前、汛中汛后治理方案的制定提供可靠的参考依据.     

沈阳石蜡化工有限公司厂区地下水污染模拟预测

根据沈阳石蜡化工有限公司厂区水文地质条件以及周边农业灌溉等废水排放条件,并分析地下水污染机理,建立了地下水溶质运移数学模型,预测地下水水质时空变化特征.将含水层概化为单层非均质不等厚各向同性的二维非稳定潜水渗流系统,模拟因子确定为石油类,向水源地的运移概化为二维对流-弥散运动.模拟区边界按一类边界处理,并在厂区位加一虚拟点污染源.预测结果表明,未做防渗层条件下,随着开采时段的增长,区内各节点浓度逐渐增高,其变化幅度在近河近开采井地段较明显,但未出现预警浓度（0.05mg/L）;加防渗层后,石油类浓度相对于原背景值将大幅减小.     

基于锤击测试的地铁环境振动预测方法的改进

地铁运营引起的环境振动问题越来越受到人们的关注,如何在频域内准确预测地铁交通引起的环境振动是一个亟待解决的难题．通过理论推导和数值分析,对基于锤击测试的地铁振动环境响应传递率函数预测方法中理论假定和预测结果的准确性进行了研究．结果表明,可以应用多点锤击激起的振动传播体系内传递率函数替代地铁运行引起的体系内传递率函数作为预测方法理论假定的改进;应用改进后的预测方法得到的地表振动响应预测结果接近于应用数值模拟得到的地表振动响应计算结果;基于锤击测试的地铁振动环境响应传递率函数预测方法可以实现时域和频城内准确定量预测地铁交通引起的环境振动响应．     

一种新型的硫容量智能预报方法

针对在传统硫容量计算中,机理模型的一些关键参数很难获得这个问题,提出了一种基于AdaBoost和LS-SVM混合的回归方法,对硫容量进行智能预报.其中LS-SVM具有计算速度快,适合小样本回归等优点,而AdaBoost可以将弱学习机加权再组合成强学习机,在预报准确度上要高于单一的LS-SVM回归方法,而且还可以减少参数选择对最终预报结果的影响.仿真实验表明,该方法有着较高的准确度,满足生产要求.     

基于富水性分布的矿井奥灰含水层涌水量动态预测

矿井涌水量数值预测的精度与虚拟疏放孔布设的位置与时间密切相关,为提高矿井涌水量预测的精度,以蔚州矿区某矿井为例,建立基于地理信息系统(geographic information system,GIS)多源信息的奥灰含水层富水性分区评价模型,并将该分区评价结果导入到涌水量数值模型当中,根据矿井工作面的采掘衔接计划,通过在强富水区分阶段布设虚拟疏放孔,从而预测出研究区涌水量的动态结果.实例应用表明:本文方法提高了矿井涌水量预测的精度与实用性,对有效制订矿井疏排水方案,保障矿井安全生产具有重要的理论指导意义和实用价值.     

区域水环境经济系统优化模型及其应用

基于改进的经济、环境、资源、污染治理投入产出模型,建立了区域水环境经济多目标优化规划模型。该模型以宏观经济子模型及其它子模型为基础,以多目标优化规划模型为核心,并在多目标分析模型中集系统要素为一体,具有预测、模拟、优化及决策分析等功能。以关中地区为例讨论了其应用,结果表明该模型能较好地协调经济与环境的关系,为水环境与经济的可持续发展提供了一种可操作的方法。     

刚性地面爆炸冲击场仿真与试验研究

以TNT在刚性地面上爆炸过程中不同位置的超压峰值为研究对象,对爆炸冲击条件下的超压数值进行试验与仿真研究。采用ALE算法仿真模拟试验结果。通过比较仿真结果、试验结果以及经验公式理论结果;主要从超压峰值、超压持续时间验证仿真模型的准确性,通过修正模型的参数,对刚性地面爆炸冲击波特性进行有效的预测。另外对经验公式进行一定的修正,得到符合距离炸心位置较近位置的拟合公式。经验证表明,拟合公式适用于刚性地面近炸点位置的超压数值预测。