基于自适应自回归模型的非线性流量负荷预测

针对新一代移动数据业务(MMS,KJAV,WAP)具有复杂的非线性特性和不平稳特性,采用鲁棒Kalman滤波算法,提出了一种自适应自回归滑动平均模型(AARMA),并将其应用于移动数据业务负荷预测中。实际预测结果表明,即使是对变动大且不稳定的移动业务流量,自适应ARMA模型稳定,预测精度高,且预测误差的白噪声特性明显。     

利用马尔科夫过程模拟和预测武汉市湿地景观的动态演变

在遥感和地理信息系统的支持下,利用1996年和2001年两个时期的Landsat—TM假彩色合成影像作为信息源,获取武汉市湿地类型的转化数据,确定相应的转移概率矩阵,应用马尔科夫过程模拟湿地景观的动态演变情况和未来演变的趋势．结果表明,武汉市主要湿地类型面积都有减少趋势,而建设用地有增加的趋势,说明城市化对于湿地景观各具有很大影响。     

湖北防旱治涝减少农业气象灾害的对策研究

影响湖北农业的气象灾害主要是旱灾涝灾．针对湖北早涝灾害防治存在的问题．进行了对策研究．认为有必要加强水资源保护．重视生态环境建设：有针对性地加强对江汉平原洪涝灾害与鄂北岗地干旱的重点研究与防治,特别是对最大可能灾害的预测和风险评估．实施跨流域治理。     

关于溃变理论在湖北省春季短期强对流天气预报中的应用

依据溃变理论将非均匀信息在突发性、强烈天气过程预报中进行了应用．使用不连续参数把湖北省春季发生的强天气过程（如暴雨、强对流）划定出来,再结合强对流预报判据分辨出强对流天气,用于湖北省春季短期强对流天气预报．其效果经过了１９９５．０３．１５～１９９５．０５．１５连续试验的检验     

卡车路段行程时间的实时动态预测

分析了建立卡车路段行程时间预测模型传统方法的不足,考虑到高度非线性的露天矿运输系统有别于公路交通系统,针对卡车运行时间的随机性,采用多因子预测,阐述了应用人工神经网络(ANN)原理和方法对卡车路段行程时间预测的可能性和优越性,建立了预测模型的基本结构,描述了行程时间与其影响因素间的非线性映射关系,从而提出了基于人工神经网络原理的行程时间预测模型。     

非参数统计在洪水频率分析中的应用与展望

介绍非参数统计方法在洪水频率分析中的应用现状及其进展,指出把地区信息和历史洪水信息纳入密度函数估计中、把水文的模糊性和灰色性纳入非参数统计模型中以及解决洪水频率曲线的外延等等,是非参数统计在洪水频率分析领域的发展方向．     

多层前馈网络在商品需求量预测中的应用

利用多层前馈网络进行商品需求量预测。采用一种基于相对敏感性指标的修剪算法来进行网络结构设计,该方法进行迭代回溯选择搜索,删除影响较小的节点,降低了网络的结构复杂度,并可以利用一种保持输入输出总体性能近似不变的算法进行调整剩余权重。结果说明此种方法具有较好的效果,不仅满足了误差目标的要求,而且提高了网络的推广能力,相对敏感性指标还可以反映时间序列数据之间的关系。     

面向决策支持的复杂防洪系统多目标决策模型

以复杂的长江防洪系统联合调度问题为研究背景,应用大系统分解协调递阶求解原理和多目标权重方法,提出了子系统之间分解协调连接递阶结构的计算方法,建立面向决策支持的长江防洪系统的多目标联合调度模型．在考虑已建成的三峡水库及其他干支流水库的基础上,将边界定为从长江上中游干支流水库至汉口河段,并运用1931年、1935年和1954年资料进行模拟仿真验证．研究结果表明,该模型不仅考虑了防洪系统的多目标性、系统的拓展性和防洪系统各个水库的可操作性,而且考虑了防洪系统整体目标,同时可调整有关目标函数权重参数进行各个目标的权衡分析,可以生成面向决策支持的长江防洪系统联合调度多方案．     

贝叶斯概率洪水预报系统

贝叶斯概率洪水预报系统考虑预见期内定量降水预报不确定性和水文模型及参数等水文不确定性,通过全概率公式将两者结合起来得到预报概率密度函数。通过实例研究,结果表明该法为防洪决策提供了可靠的理论依据,实现了预报与决策过程的有机耦合,可显著提高洪水预报精度。     

山洪预报决策系统的构建

山洪是山丘区中流域由降雨引起的突发性、暴涨暴落的洪水。为减少山洪造成的危害,本文介绍了山洪预警中山洪预报决策系统的设计。本设计由水雨情分析预报子系统、预警信息生成子系统以及维护及管理子系统三部分构成。通过对该系统在崇州地区的应用,证实其基本上能达到设计要求。