应用混沌相空间模线性回归模型研究短期负荷预报

在一维 Lyapunov指数预报模型的基础上提出了混沌相空间模线性回归模型 ,并将该模型应用于短期负荷预报 .对厦门市实际负荷时间序列进行预报 ,取得了较满意的结果 .     

山西省气象灾害预报与对策研究

气象灾害尤其是极端气象灾害是人类面临的重大问题之一,它对人类活动的严重影响,已构成制约社会和经济可持续发展的重要因素,减轻气象灾害造成的影响和损失已成为各国政府和科学家共同关心的问题,也是当今人类面临的一项紧迫任务。而极端气象灾害又有着很强的地域特征,     

洪水预报误差分布的极大熵法

首先根据实际洪水预报误差出现在有限区域的特点,应用极大熵原理,建立了洪水总量预报误差分布的极大熵模型;通过几个不同流域的计算,得出随着降雨量的增大,产流预报误差趋于一个稳定值的结论. 同时将该模型计算的分布与正态分布进行了比较,结果表明用极大熵法求得的误差概率分布能更好地描述洪水总量预报误差的分布特性,可以根据实际降雨量的大小确定不同的最大不确定性的误差分布,为分析不同量级洪水预报的风险提供依据.     

基于ConvLSTM的气象雷达回波外推

针对传统雷达回波外推方法存在数据利用率低、预报精度不高等局限,利用定标后的青海大学校内X波段天气雷达监测数据,建立ConvLSTM深度学习模型进行回波外推,并与传统光流法的外推结果进行对比.结果表明:(1)在不同的输入时长和外推时间中,ConvLSTM的精度都明显优于光流法,在第1.5小时内的平均预测误差比光流法低69...     

基于卷积神经网络的隧道富水破碎带地质超前预报图像解译方法

针对地质雷达图像解译依赖于专家经验、费时费力且易受主观因素影响精度的问题,提出基于卷积神经网络理论算法针对超前预报中富水破碎带自动化定位预测方法:设计了残差网络结构、损失函数与训练策略;通过对云南文马高速公路中3条重点隧道的地质雷达图像进行收集筛选,构建了富水破碎带深度特征提取的超前预报网络模型;在Pytorch深度学习框架下,采用训练预热策略及自适应矩估计(Adam)优化器实现了模型参数稳定收敛的高效训练.通过测试验证及对比实验,表明这种方法对隧道地质雷达图像中的富水破碎带不良地质体特征具有较好的检测精度.文马高速望城坡隧道实践证明,该方法可辅助判定隧道施工过程中富水破碎带,识别定位不良地质区域及概率置信度,为实际工程提供决策依据.     

陇东一次暴雨成因对比及预报偏差分析

利用甘肃省加密自动站逐日降水数据和美国国家大气环境中心的全球分销系统（GDS）全球预报零场资料,对陇东暴雨不同降水影响系统的环流形式、动力特征、热力条件进行对比分析,结果表明：高空环流呈现出“两槽一脊”的大形势,甘肃省受高压脊控制,青藏高原上有短波小槽不断东移是此次降水的一大有利条件;700 hpa受地形动力抬升及低空急流相交汇造成临夏强降水,陇东南一线降水主要受锋面触发。两地强降水低空辐合中层辐散明显,同时垂直上升运动在8日夜晚至9日白天最为明显。假相当位温左端密集带受高原边坡高大地形与南来的低空暖湿气流交汇形成临夏地区强降水,右端在冷空气推进下快速向东南方向移动,与西南低空暖湿气流交汇,导致陇东南一带的强降水天气。欧洲中期天气预报中心（ECMWF）等各家数值预报模式与此次强降水的落区及量级的预报都明显偏小偏北,模式对于稳定性降水有一定的预报性,对于对流性降水明显偏弱。     

自校正信息融合Kalman预报器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

人工神经网络在空气污染预报中的研究进展

人工神经网络是20世纪80年代迅速兴起的一门非线性科学,特别适用于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性等特点的对象进行研究,而空气污染预报正是这样的一类问题。简单介绍了人工神经网络的基本概念,详细地回顾了国内外人工神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,最后讨论了人工神经网络在空气污染预报领域中的研究方向和发展趋势。     

空间实体碰撞预报算法及其自适应步长设计

为避免空间飞行实体碰撞漏报并提高计算效率,提出了通用性的基于仿真的多空间飞行实体碰撞预报方法。采用自适应调整仿真计算步长,给出了相应算法,并通过典型算例验证了其正确性和有效性。     

浅谈深埋隧道地质预报风险管理

隧道工程具有极大风险,发生事故的概率非常高,而且很多事故都与地质因素有关,因此加强隧道施工期间不良地质条件的风险管理相当重要。笔者认为综合超前地质预报是发现风险源、评价、处理及监控的重要技术手段。