爆破地震峰值的神经网络预报模型

对爆破地震值进行预报,方法,采用神经网络模型,对秦山核电站某爆破工程监测得到的２０组震动峰值数据进行学习,然后对另１０组数据进行预报。结果,实测值与预报所在分类区域完全一致。     

基于Bayes准则的广义判别预报模式及其应用

根据Ｂａｙｅｓ准则,提出一种时间序列与多元分析相结合的广义判别模式．该模式既保留了时间序列线性模式的优点,同时又吸收了多元分析线性模式的长处．从气象状况演变的物理机制来看,这种综合考虑系统状况的方法比单纯考虑前期状态演变或单纯考虑某一时次的状态更有意义．     

北江枯季中期预报的线性响应模型

通过对北江流域的自然地理条件和枯季水文特征的分析,采用一种以多元线性回归方法为基础的一种黑箱模型——径流线性响应模型,假设流域符合叠加原理,以降雨、径流作为输入、输出,用最小二乘法率定参数,对石角站实测旬径流进行了模拟和预报,模型取得了令人满意的结果,证明了模型的可行性     

北江洪水预报模型

将北江流域按区域下垫面特征进行分区,建立起各单元区产汇流模型,并与北江干流非恒定流水力学演算模型耦合,形成适合北北流域洪水特点的实时洪水预报模型,用北江“９４．６”洪水验证的结果表明,模型预报精度较高,最后,还指出了模型存在的问题和进一步研究的方向。     

BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

基于BP算法的矿井掘进工作面瓦斯涌出量预测

应用BP人工神经网络理论,建立了矿井掘进工作面瓦斯涌出量的预测模型,克服了由于各因素的不确定所造成的影响,提高了瓦斯涌出量预测的准确性.实际应用表明,预测模型可信,精度能满足要求.     

非磁暴期间银河宇宙线强度的小波分析

利用小波分析分析了非磁暴期间几种情况下宇宙线强度的变化,结果表明,只有行星际较平静时银河宇宙线强度的周日变化才比较明显和稳定.不同年份,地磁静日银河宇宙线日波峰值取值的地方时可能不同.当行星际出现扰动但没有出现磁暴时,银河宇宙线的日波也会出现变化,即日波幅度会出现减弱或增强,因此,仅利用银河宇宙线的日波变化情况不能作为地磁暴前兆的判据,只能作为行星际扰动的判据.     

用线性回归法建立城市环境空气质量预报模式

本文探讨了用线性回归法建立城市环境空气质量预报模式以及所建模式用于实际预测的可行性.结果表明,由气象资料和污染物浓度延续性构成的线性回归模式预报城市环境空气质量是可行的.     

大气环境监测车载激光雷达系统通过鉴定

7月14日，中科院综合计划局会同基础科学局对安徽光机所承担的奥运科技项目“大气污染预报、预测和预警技术和设备研究——车载激光雷达”进行了验收。同时，该所的“AML-2车载式大气环境监测激光雷达系统”还通过了中科院的科技成果鉴定。     

大豆害虫的研究概况

根据近年来国内外对大豆害虫的研究现状，从大豆害虫种类、主要害虫的生物学及生态学特征、预测预报、种群结构变化及综合防治5个方面，对大豆害虫的研究概况进行综述，并对未来的发展趋势加以展望。