两次强震前SQ-70高精度石英倾斜仪观测到的断层活动异常图象

一般认为在大震发生前,震源及其附近将会产生许多微小的错动和微小裂缝。大量微裂的串通,微错的进一步发展,将导致大断裂大错动的发生,那便可能是主震发生了。震前这种     

贵阳气候变化趋势和1991—2000年天候预报探索

1 贵阳市近七十年来气候变化趋势目前对全球气候变暧其影响的研究,还存在许多不确定性,需要进一步观察和研究。由于贵阳气候资料年计太短,只有1921～1990年共70年的资料,不易看出气候变化的规     

煤与瓦斯突出预报的模糊聚类关联分析法

首先采用模糊聚类分析对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类，建立不同突出程度的模糊模式。然后用关联分析确定待预报样本与模式的关联程度，以此预测预报样本的煤与瓦斯突出危险程度。这种预报方法相对于模糊聚类分类后，将模式与待预报样本组成新的样本集合，再进行聚类分析，以此分类结果进行预报法。不仅可靠程度高，而且能定量描述待报样本与模式的亲和程度。     

基于神经网络的船舶稳性预报研究

为省略船舶稳性计算中横摇阻尼以及船舶阻力等参数的复杂计算过程,提出一种采用径向基函数(RBF)神经网络对第二代完整稳性失效概率预报的方法.研究包括过度加速度、瘫船稳性以及骑浪/横甩3种失效模式.通过研究船舶相关参数对各失效模式失效概率的影响,确定采用RBF神经网络对每种失效模式进行预报时输入特征的选取,从而降低训练时长.使用训练后的网络对样本船稳性进行预报,采用均方误差和平均绝对百分比误差对预报结果进行评估.对3种失效模式预报结果的平均绝对百分比误差分别为6.49%、7.09%、5.70%,均小于10%,表明采用RBF神经网络可较为精准地对船舶稳性进行预报.     

无初始状态统计知识时多变量系统的最优平滑与预报

在无初始状态统计知识的情况下,我们分别就固定点平滑、固定滞后平滑与预报３种情况给出了动态系统的最优线性最小偏差估计（ＢＬＩＭＢＥ）,同时还给出了完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构性的概念及系统完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构的充要条件     

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。     

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。