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Remote Monitoring and Early Warning Model of Frozen Soil in Dam Areas 被引量:1
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作者 Zhang Xue-jiao Sun Hong-min +1 位作者 Dong Yuan Hu Zhen-nan 《Journal of Northeast Agricultural University(English Edition)》 CAS 2019年第4期86-96,共11页
In view of the cumbersome and often untimely process of manual collection and observation of frozen soil data parameters,and the damage caused to dams by frost heaving of frozen soil,a remote monitoring and an early w... In view of the cumbersome and often untimely process of manual collection and observation of frozen soil data parameters,and the damage caused to dams by frost heaving of frozen soil,a remote monitoring and an early warning model for frozen soil in dam areas was presented.The Pt100 temperature sensors and JM seam gauges were used as measurement tools in the system.The sensor layout was designed,based on the actual situation in the monitoring area.A 4G network was used for wireless transmission to monitor frozen soil data in real time.BP neural network was used to predict the parameters of frozen soil.After analysis,four factors including the average temperature of frozen soil,the type of frozen soil,the artificial upper limit of frozen soil and the building construction time were selected to establish an early warning model using fuzzy reasoning.The experimental results showed that the early warning model could reflect the influence on dam buildings of frost heaving and sinking of frozen soil,and provided technical support for predicting the hazard level. 展开更多
关键词 frozen soil SENSOR BP neural network fuzzy reasoning early warning model
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中国保险业系统性风险的评估与预警研究——基于Attention-LSTM模型的分析
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作者 师荣蓉 杨娅 《财经理论与实践》 北大核心 2025年第2期26-34,共9页
基于保险业系统性风险传导机制和预警机制的理论分析,利用CoVaR方法评估保险业系统性风险,从微观保险机构和宏观经济环境构建Attention-LSTM模型对保险业系统性风险进行预警分析。研究发现:当遭遇重大事件冲击时,系统重要性保险机构对... 基于保险业系统性风险传导机制和预警机制的理论分析,利用CoVaR方法评估保险业系统性风险,从微观保险机构和宏观经济环境构建Attention-LSTM模型对保险业系统性风险进行预警分析。研究发现:当遭遇重大事件冲击时,系统重要性保险机构对保险业的风险溢出增加;将金融压力指数纳入风险预警体系,其预测平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别降低8.59%、7.27%和4.55%;Attention-LSTM模型能捕捉风险间的关联性和传染性,在预测准确性、泛化能力和时间稳定性方面均优于传统机器学习模型。鉴于此,应建立保险业风险分区管理体系,融合深度学习模型多维度构建保险业系统性风险预警机制。 展开更多
关键词 保险业系统性风险 评估 预警 Attention-LSTM模型
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基于模糊C聚类-云模型-LSTM网络的分接开关气象易损性评估预警
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作者 龚禹璐 崔龙飞 +4 位作者 陈静 王典浪 须雷 李东 尹启 《现代电力》 北大核心 2025年第2期385-392,共8页
为解决新型电力系统中极端气象灾害对变压器有载分接开关(on load tap changer,OLTC)破坏严重、易造成故障的问题,提出一种基于模糊C均值聚类(fuzzy c-means,FCM)-云模型-长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM)的有载分... 为解决新型电力系统中极端气象灾害对变压器有载分接开关(on load tap changer,OLTC)破坏严重、易造成故障的问题,提出一种基于模糊C均值聚类(fuzzy c-means,FCM)-云模型-长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM)的有载分接开关气象灾害易损性评估预警方法。该方法首先基于变压器气象监测数据,建立致灾因子评估体系;根据FCM聚类算法,将传统云模型的阈值划分进行改进,得到客观云模型,将主客观云模型与其进行结合构建组合云模型。基于自然灾害理论,考虑地理孕灾环境、设备本身的抗灾能力、灾害风险累积程度以及面对灾害的风险综合处理能力等因素,对待评估灾害指标进行动态修正,将修正后的指标计算在组合云模型的隶属度中,从而得到OLTC各灾害易损性等级。最后,应用LSTM神经网络提取各致灾因子与各灾害易损性之间的关联规则,并进行气象灾害预警,形成最佳应对策略。算例结果表明:该文提出的OLTC气象灾害易损性评估预警方法准确率较高,达到了防灾减灾的效果。 展开更多
关键词 有载分接开关 极端气象灾害 改进云模型 LSTM神经网络 易损性评估预警
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基于注意力机制的CNN-LSTM-XGBoost台风暴雨电力气象混合预测模型 被引量:3
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作者 侯慧 吴文杰 +4 位作者 魏瑞增 何浣 王磊 李正天 林湘宁 《智慧电力》 北大核心 2024年第10期96-102,共7页
极端台风暴雨灾害具有非线性、极差大以及多峰值等特点。为使电网及时获取预警信息,提出一种基于注意力机制的CNN-LSTM-XGBoost台风暴雨电力气象混合预测模型。首先,利用基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)辨识关键台风暴雨灾害特征;然... 极端台风暴雨灾害具有非线性、极差大以及多峰值等特点。为使电网及时获取预警信息,提出一种基于注意力机制的CNN-LSTM-XGBoost台风暴雨电力气象混合预测模型。首先,利用基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)辨识关键台风暴雨灾害特征;然后,利用长短期记忆网络(LSTM)训练时间序列预测模型以挖掘台风暴雨时序特征,使用极限梯度提升算法替换模型输出层以缓解过拟合问题;最后,以2023年台风泰利为例验证所提方法的有效性。算例分析表明,所提模型具有较高的准确性,对预测精度的提升可达40.84%以上。 展开更多
关键词 台风灾害 暴雨预测 神经网络 混合模型 电网预警
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基于透明水文地质模型的工作面顶板水害预警研究 被引量:2
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作者 连会青 晏涛 +4 位作者 尹尚先 徐斌 康佳 周旺 闫国成 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第1期259-271,共13页
我国西部矿区因地质条件复杂,煤层顶板水害问题日渐突出,传统水害预警手段难以有效应对这一挑战。为解决水害预警中指标选取、预警方法及标准构建等核心问题,系统开展了顶板水害预警的基础理论研究、关键技术分析及智能化平台建设工作... 我国西部矿区因地质条件复杂,煤层顶板水害问题日渐突出,传统水害预警手段难以有效应对这一挑战。为解决水害预警中指标选取、预警方法及标准构建等核心问题,系统开展了顶板水害预警的基础理论研究、关键技术分析及智能化平台建设工作。首先,在传统透明地质模型基础上提出了透明水文地质模型的概念,引入动态更新功能并明确其设计实现思路;其次,基于顶板水害发育“3阶段”机理分析,提出指标选择应遵循约束性、独立性和持续性“3原则”,确定了地表水特征、含水层结构及性质、隔水层结构及性质、采动影响围岩运移特征及水文要素动态变化特性5大类主要影响因素,共从中提取出14项可量化指标构成顶板水害预警指标体系;根据已有事故案例、现场水文观测数据变化规律和相关标准规范,提出由4个预警指标参与的智能水害预警方法,划分出4个等级的预警级别、标准和应对措施;以透明水文地质模型为逻辑底层,内嵌预警指标、方法、标准和多态接口,集成开发了具备3个层级、6个核心功能的顶板水害智能化预警平台,该平台通过触发器和轮询的混合预警机制,实现了多指标综合评价与预警;最后,平台在西部某煤矿进行了为期1 a的示范应用,期间成功发出15次预警信息,其中10次为监测设备异常预警,5次为水害信息预警,所有预警均提前采取了有效应对措施。结果表明:该平台的应用验证了预警指标、方法、标准和平台的有效性与适用性。未来的研究可进一步优化预警模型和数据分析方法,以提升平台的预警精度和响应速度。 展开更多
关键词 透明水文地质模型 顶板水害 预警指标体系 预警方法 智能化预警平台
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基于最大信息系数法的卧沙溪滑坡变形相关性分析及预警模型研究 被引量:2
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作者 尚敏 王殿鹏 +2 位作者 易庆林 袁朔 宋云鹏 《工程地质学报》 北大核心 2025年第2期572-580,共9页
本篇以三峡库区卧沙溪滑坡为研究对象,运用最大信息量法对滑坡变形影响因素相关性进行了定量分析。结果表明降雨是坡体加速变形的主要诱因,库水位变化仅起到加速滑坡变形的作用,而非既有研究认为的动水压力型滑坡。为提升滑坡预警和预... 本篇以三峡库区卧沙溪滑坡为研究对象,运用最大信息量法对滑坡变形影响因素相关性进行了定量分析。结果表明降雨是坡体加速变形的主要诱因,库水位变化仅起到加速滑坡变形的作用,而非既有研究认为的动水压力型滑坡。为提升滑坡预警和预测的准确度,采用了最大信息系数法(MIC)与改进的切线角法,对近8年来滑坡次级滑体发生的4次阶跃变形进行了分析,确定了引发这些阶跃变形的降雨阈值和位移速率阈值。基于这些阈值,建立了一个更加完善的新型预警模型。研究结果不仅有助于提升对卧沙溪滑坡的监测水平,也为类似地质灾害的监测预警提供了有价值的参考。 展开更多
关键词 卧沙溪滑坡 定量分析 最大信息系数 预警模型
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基于PC-Crash的大型车辆转弯盲区预警控制模型仿真研究
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作者 张丙虹 来志成 李炳辉 《农业装备与车辆工程》 2024年第9期178-181,共4页
大型车辆在转弯的时候,前后车轮的运动轨迹并不一致,形成内轮差,车子的后半部分车轮对弯道内侧的行人及车辆产生巨大的威胁。针对大型车辆转弯盲区智能预警系统的控制模型开展仿真研究。首先PC-Crash仿真软件构建车辆模型,选取车辆轴距... 大型车辆在转弯的时候,前后车轮的运动轨迹并不一致,形成内轮差,车子的后半部分车轮对弯道内侧的行人及车辆产生巨大的威胁。针对大型车辆转弯盲区智能预警系统的控制模型开展仿真研究。首先PC-Crash仿真软件构建车辆模型,选取车辆轴距和转弯半径参数进行转弯行驶内轮差影响规律仿真分析,当转弯半径和轴距对内轮差影响的变化规律如下:随着转弯半径的增大,半挂汽车转弯的内轮差逐渐减小;随着轴距的增加,半挂汽车转弯的内轮差逐渐增大的变化规律。然后利用PreScan仿真试验确定车辆不同转弯角度的转弯盲区以及相应的车载雷达探测角度,并建立转弯角度-内轮差-雷达探测角度模型方程,用于大型车辆转弯盲区智能预警方案设计,以降低或消除汽车在转弯行驶时行车安全风险。 展开更多
关键词 大型车辆 转弯盲区 控制模型 仿真 预警
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黄土地区沟谷型泥流单沟及区域预警
8
作者 陈龙 余斌 《水土保持研究》 北大核心 2025年第2期191-197,共7页
[目的]提出黄土地区沟谷型泥流的单沟及区域预警模型,为黄土地区泥流预警提供参考。[方法]通过收集文献资料,对泥流形成的降雨条件、地形条件、地质条件数据进行了分析,采用通用泥石流预警方法演变的泥流预警模型对黄土部分地区泥流进... [目的]提出黄土地区沟谷型泥流的单沟及区域预警模型,为黄土地区泥流预警提供参考。[方法]通过收集文献资料,对泥流形成的降雨条件、地形条件、地质条件数据进行了分析,采用通用泥石流预警方法演变的泥流预警模型对黄土部分地区泥流进行了单沟及区域预警,并与基于临界降雨强度的预警方法对比。[结果]单沟预警中,泥流预警模型对黄土地区47次泥流事件进行预警的成功率约90%;区域预警中,泥流预警模型对西峰区、镇原县及延安市进行预警的成功率接近100%;利用综合降雨临界值对黄土地区泥流进行简便降雨预警的成功率约90%。[结论]采用泥流预警模型对黄土地区泥流进行单沟及区域预警相比于其他研究中基于临界降雨强度的预警方法考虑因素更全面,有更高的准确率,预警结果更细致。 展开更多
关键词 泥流 预警模型 临界降雨 单沟
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基于移动最小二乘法的阶跃型滑坡预警曲面模型
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作者 王伟 丁聪 +2 位作者 刘世藩 姜宇航 陈超 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期95-102,120,共9页
基于移动最小二乘法搭建阶跃型滑坡预警曲面模型,以三峡库区王家坡滑坡监测数据为例构建预警模型并验证了该模型用于滑坡阶跃预警的可行性。该模型通过移动最小二乘法拟合滑坡累计位移-监测期次曲线,利用拟合曲线导数信息确定滑坡阶跃... 基于移动最小二乘法搭建阶跃型滑坡预警曲面模型,以三峡库区王家坡滑坡监测数据为例构建预警模型并验证了该模型用于滑坡阶跃预警的可行性。该模型通过移动最小二乘法拟合滑坡累计位移-监测期次曲线,利用拟合曲线导数信息确定滑坡阶跃变形区间,以区间二阶导数最大值点作为“类破坏点”获得当期降雨、前期降雨、位移速率阈值;根据“类破坏点”监测信息,利用移动最小二乘法建立滑坡阶跃变形发生的阈值曲面,以位移速率作为分级标准建立4级预警阈值曲面模型进行预警分析。王家坡滑坡验证结果表明,模型预警等级与滑坡实际位移情况相符,模型具有良好的预警效果,能实现高效准确的滑坡阶跃变形预警。 展开更多
关键词 降雨型滑坡 阶跃变形 预警模型 移动最小二乘法 王家坡滑坡
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基于BIM的高铁大跨连续刚构拱组合桥施工控制可视化系统研究与应用
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作者 张丽萍 王凯波 +2 位作者 王力 王征 王广 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第8期108-115,共8页
连续刚构拱组合铁路桥是一种具有复杂结构形式和施工工序繁多的桥梁类型。为实现对该类型桥梁施工过程的全面监控和管理,以目前在建最大跨径无砟轨道高墩大跨连续刚构拱组合体系桥为背景,阐述BIM技术在该领域取得的研究成果,通过BIM技... 连续刚构拱组合铁路桥是一种具有复杂结构形式和施工工序繁多的桥梁类型。为实现对该类型桥梁施工过程的全面监控和管理,以目前在建最大跨径无砟轨道高墩大跨连续刚构拱组合体系桥为背景,阐述BIM技术在该领域取得的研究成果,通过BIM技术对连续刚构拱组合梁桥进行参数化建模、施工动态模拟,以Visual Studio 2022作为开发平台开发了线形与应力监控系统,系统包含数据管理、测点设计、接口设计、模型应用等四大功能模块,对施工监控数据进行有效管理。研究结果表明:采用基于BIM数据驱动的参数化建模技术,提高了建模效率和准确性。桥梁线形数据的可视化表达简化了监控数据与设计值的对比工作,可视化模拟施工工况和动态预警提示功能为桥梁线形的发展规律分析提供参考。实现了监测数据与桥梁BIM模型的关联,方便数据存储和查找,同时可以直观地比较实测值与理论值的误差是否超限,简化了监测数据统计和对比工作。该软件系统为铁路桥梁工程的设计、施工和监测提供有力支持。 展开更多
关键词 刚构拱桥 铁路桥 BIM 参数化建模 施工动态模拟 可视化预警
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早期重症急性胰腺炎预测模型的构建 被引量:1
11
作者 苏晓芳 王庆华 《护理研究》 北大核心 2025年第3期374-380,共7页
目的:分析重症急性胰腺炎早期发生的危险因素,构建预测模型。方法:回顾性收集2016年7月—2022年7月山东省某三级甲等医院住院治疗的900例急性胰腺炎病例资料,随机分成建模组630例(非重症急性胰腺炎组483例,重症急性胰腺炎组147例)和验证... 目的:分析重症急性胰腺炎早期发生的危险因素,构建预测模型。方法:回顾性收集2016年7月—2022年7月山东省某三级甲等医院住院治疗的900例急性胰腺炎病例资料,随机分成建模组630例(非重症急性胰腺炎组483例,重症急性胰腺炎组147例)和验证组270例。通过病案系统收集病人入院时一般资料、生命体征、24 h血清学指标。采用单因素和二元Logistic回归筛选重症急性胰腺炎发生的危险因素,建立Logistic回归预测模型和早期预测模型,并进行验证。结果:C-反应蛋白、α-羟丁酸脱氢酶、红细胞压积、腹腔积液、呼吸频率为重症急性胰腺炎早期发生独立预测因子,对独立预测因子建立Logistic预测模型,其受试者工作特征(ROC)曲线下面积为0.938[95%CI(0.910,0.967)],灵敏度为93.75%,特异度为87.13%,通过ROC曲线计算独立预测因素最佳截断值为2.000,ROC曲线下面积为0.942,灵敏度为90.15%,特异度为87.43%,在验证组中,ROC曲线下面积为0.950,与床边指数(BISAP)评分、急性生理和慢性健康状况(APACHEⅡ)评分比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:C-反应蛋白、α-羟丁酸脱氢酶、HCT、腹腔积液、呼吸频率为重症急性胰腺炎早期发生的独立预测因子,基于预测因子构建的早期预测模型特异性更高,有较好预测效果。 展开更多
关键词 急性胰腺炎 严重程度 早期预测 预测模型 影响因素
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大跨度铁路桥梁健康监测技术研究与应用综述 被引量:3
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作者 郝常顺 刘保东 +5 位作者 孙武鹏 陆满成 李艳 禚一 邸昊 马永鹏 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第4期1662-1685,共24页
为进一步推进大跨度铁路桥梁健康监测技术发展,保障桥梁运营安全,从国内铁路桥梁健康监测发展现状、健康监测数据处理、模态参数识别、有限元模型修正、损伤识别方法、结构安全预警及状态评估方法6个方面调研、梳理和分析了桥梁健康监... 为进一步推进大跨度铁路桥梁健康监测技术发展,保障桥梁运营安全,从国内铁路桥梁健康监测发展现状、健康监测数据处理、模态参数识别、有限元模型修正、损伤识别方法、结构安全预警及状态评估方法6个方面调研、梳理和分析了桥梁健康监测方面的研究现状和进展。综合分析表明:虽然大跨度铁路桥梁健康监测系统目前已具备完整的工作框架,并且部分问题在现有系统中有一定的解决方案,但由于桥梁所处环境因素复杂且监测数据量巨大,其效果有待提升;作为后续研究的基础,监测数据的处理极为重要,如何利用多源异构数据高效地自动处理数据是重点研究方向;在模态参数识别方面,如何准确识别低频、紧密型模态并自动剔除环境因素影响是目前研究的主要方向;在有限元模型修正方面,大跨铁路桥梁的有限元模型修正需要参数较多且非线性程度较高,基于神经网络的有限元模型修正方法较为适用,利用深度学习方法可以对有限元模型进行实时更新,为实时状态评估及结构安全预警研究奠定基础;在损伤识别方面,结合有限元模型与实测数据两者对桥梁进行损伤识别,利用不同层级的数据的结合识别桥梁损伤,从而提升结构损伤识别准确率,是目前桥梁损伤识别研究的主要发展方向;在结构安全预警方面,针对大跨度铁路桥梁预警系统的研究仍处于发展阶段初期,亟须建立一套完整的预警系统,预警阈值设定方式、异常情况预警准确度、如何判别异常情况的紧急程度、预警后采取何种措施等方面问题的解决是铁路桥梁预警系统的主要研究方向;在状态评估方法方面,铁路桥梁的状态评估缺乏统一标准,并且大多数状态评估只采用动力性能指标作为判断标准,针对铁路桥梁利用多源数据融合并与物理模型结合的方式制定合理的状态评估标准、建立评估体系是至关重要的。 展开更多
关键词 铁路桥梁健康监测 数据处理 模态参数识别 有限元模型修正 损伤识别 安全预警 状态评估
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基于ODR-ADASYN-SVM的极端金融风险预警研究 被引量:29
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作者 林宇 黄迅 +1 位作者 淳伟德 黄登仕 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2016年第5期87-101,共15页
针对合成少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)方法在提升支持向量机(support vector machine,SVM)的非均衡样本学习能力中出现的过拟合(over fitting),引入自适应合成抽样方法(adaptive synthetic sampling... 针对合成少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)方法在提升支持向量机(support vector machine,SVM)的非均衡样本学习能力中出现的过拟合(over fitting),引入自适应合成抽样方法(adaptive synthetic sampling approach,ADASYN)和逐级优化递减欠采样方法(optimization of decreasing reduction,ODR)分别克服SMOTE在生成新样本中的盲目性和在处理对象上的局限性,进而与SVM相结合,构造出改进SVM,即ODR-ADASYNSVM模型来预测中国极端金融风险;最后运用T检验对各模型预测精度的差异性进行显著性检验以及对各模型的预测稳定性进行评价.实证结果表明,ODR-ADASYN-SVM模型不仅能够显著地提升SVM的非均衡样本学习能力,同时也能够有效地克服SMOTE的过拟合,从而展示出优越的极端金融风险预测性能. 展开更多
关键词 ODR ADASYN 支持向量机 极端金融风险 预警模型
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基于气象因子的小麦籽粒呕吐毒素(DON)污染风险的早期预警方法
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作者 谭蔚琦 吴浩杰 +7 位作者 刘馨 高弢 徐剑宏 史建荣 李福后 仇剑波 吴少杰 沈广辉 《江苏农业学报》 北大核心 2025年第4期790-798,共9页
小麦籽粒中的呕吐毒素(DON)严重威胁人畜健康。为实现小麦籽粒DON污染的早期预警,本研究以2016-2019年、2021-2022年在江苏省采集的小麦籽粒样品和气象因子为研究对象,探究不同时间窗口内各气象因子与小麦籽粒DON污染水平的相关性,分别... 小麦籽粒中的呕吐毒素(DON)严重威胁人畜健康。为实现小麦籽粒DON污染的早期预警,本研究以2016-2019年、2021-2022年在江苏省采集的小麦籽粒样品和气象因子为研究对象,探究不同时间窗口内各气象因子与小麦籽粒DON污染水平的相关性,分别针对田间精准防治和收获后小麦产品监管需求筛选特征气象因子,结合化学计量学算法,构建小麦籽粒DON污染风险早期预警模型。结果显示,利用筛选出的扬花期前后特征气象因子构建的模型(AF_Model_2)优于利用扬花期前后全部气象因子构建的模型(AF_Model_1),以及分别利用扬花期前所有气象因子和筛选出的扬花期前特征气象因子构建的BF_Model_1模型和BF_Model_2模型,AF_Model_2模型预测集决定系数(R_(p)^(2))和均方根误差(RMSE_(p))分别为0.53和0.28。本研究开发的小麦籽粒DON污染风险早期预警模型可以指导小麦赤霉病田间防治和收获后小麦产品监管,对保障粮食安全具有重要意义。 展开更多
关键词 小麦 呕吐毒素(DON) 气象因子 预警模型
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基于系统聚类-加权马尔科夫耦合模型滑坡预警方法研究与应用 被引量:8
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作者 王东 杜涵 王前领 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1783-1794,共12页
滑坡的非线性运动规律及演化过程中表现出的随机性态一直是滑坡灾害预测研究的难点之一。针对现有滑坡预警理论与方法仍存在的可信度较低、错误率高及预警不及时等问题,基于马尔科夫链理论和系统聚类基本思想,视滑坡过程中的位移速度演... 滑坡的非线性运动规律及演化过程中表现出的随机性态一直是滑坡灾害预测研究的难点之一。针对现有滑坡预警理论与方法仍存在的可信度较低、错误率高及预警不及时等问题,基于马尔科夫链理论和系统聚类基本思想,视滑坡过程中的位移速度演变为马尔科夫过程,运用聚类分析将GPS速度观测信号转换为状态信号,从随机过程角度对滑坡位移加速度a>0这一滑坡判据进行了新的描述。认为当监测获得的前日、当日位移速度以及预测获得的次日位移速度状态均为“异常”,且动态样本的位移速度均值和标准差持续增大时,预示着滑坡即将发生;在兼顾应规避滑坡预警滞后性的同时,还考虑了预警模型的降噪能力及可信度等3方面需求,提出了以预警区域敏感度、预警正确率与预测共识率为评估函数来检验滑坡预警模型的正确性和有效性,进而提出了系统聚类-加权马尔科夫链耦合滑坡预警方法;结合平庄西露天煤矿顶帮“4·17”滑坡工程实例,以GPS表面位移监测数据为训练集和测试集,对该滑坡预警方法的合理性进行了验证。研究表明:采用该滑坡预警方法,不仅可及时、准确的确定滑坡预警时刻,还可体现滑坡启动、发生、发展在区域上的动态演变过程;对于平庄西露天煤矿的“4·17”滑坡,最佳样本容量为20,此时的平均7 d预警敏感度为84%,对全部监测点的期望预警正确率为93%,平均预测共识率为76%,能够满足工程需要。 展开更多
关键词 滑坡判据 预警模型 马尔科夫 系统聚类
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基于数值模型的地下水水位预警体系研究--以临汾盆地为例 被引量:5
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作者 白利平 王业耀 王金生 《中国地质》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期246-253,共8页
地下水是中国许多城市主要的供水水源,对地下水的过量开采将导致地下水降落漏斗、地面沉降和地裂缝等环境地质问题。进行地下水水位预警体系的研究对于合理开发和有效利用地下水资源具有重要的现实意义,笔者以临汾盆地为例,根据当地的... 地下水是中国许多城市主要的供水水源,对地下水的过量开采将导致地下水降落漏斗、地面沉降和地裂缝等环境地质问题。进行地下水水位预警体系的研究对于合理开发和有效利用地下水资源具有重要的现实意义,笔者以临汾盆地为例,根据当地的水文地质条件,利用数学模型建立了地下水水位预警体系,研究结果可为当地水资源的可持续利用提供科学依据。 展开更多
关键词 地下水 地下水水位预警 数学模型
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战略性新兴产业的产能过剩评价与预警研究--以中国光伏产业为例 被引量:17
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作者 余东华 吕逸楠 《经济与管理研究》 CSSCI 北大核心 2017年第5期96-104,共9页
本文从发展性、战略性、新兴性和导向性四个维度分析战略性新兴产业的特征,构建战略性新兴产业产能利用状况的评价指标体系,并在评价综合指数的基础上构建产能过剩预警体系。测算中国光伏产业产能利用评价指标权重及综合指数,并利用&qu... 本文从发展性、战略性、新兴性和导向性四个维度分析战略性新兴产业的特征,构建战略性新兴产业产能利用状况的评价指标体系,并在评价综合指数的基础上构建产能过剩预警体系。测算中国光伏产业产能利用评价指标权重及综合指数,并利用"前端"指标对其产能过剩预警模型进行实证检验和分析。研究结果显示,光伏产业上游环节新兴性特征对产能利用的影响程度最大,战略性特征影响程度最小;产能过剩预警模型预测准确率为92.9%,预测效果较好。为化解和防止战略性新兴产业的产能过剩,需要鼓励产学研紧密合作,完善新产品市场配套设施,建立信息发布及产能监测预警机制,提高政府补贴使用效率,正确引导社会资金投向。 展开更多
关键词 战略性新兴产业 产能过剩 评价体系 预警模型
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基于PSO-RVM-ARIMA的大坝变形预警模型 被引量:8
18
作者 屠立峰 包腾飞 +1 位作者 唐琪 李月娇 《中国农村水利水电》 北大核心 2015年第6期112-115,共4页
为克服支持向量机对核函数需满足Mercer条件的不足,学者们将相关向量机RVM引入大坝安全监测模型。为进一步提高RVM模型的预测精度,首先通过粒子群算法PSO对RVM的核参数寻优,再利用ARIMA模型对PSO-RVM模型的拟合残差项进行预测修正,建立P... 为克服支持向量机对核函数需满足Mercer条件的不足,学者们将相关向量机RVM引入大坝安全监测模型。为进一步提高RVM模型的预测精度,首先通过粒子群算法PSO对RVM的核参数寻优,再利用ARIMA模型对PSO-RVM模型的拟合残差项进行预测修正,建立PSO-RVM-ARIMA模型。通过实例分析,PSO-RVM-ARIMA模型的预测精度和泛化能力较RVM模型均有一定程度的提高。 展开更多
关键词 粒子群算法 相关向量机 ARIMA 预警模型
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基于AHP-模糊综合分析的移动社交网络舆情预警模型研究 被引量:35
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作者 王高飞 李明 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2017年第1期41-44,65,共5页
移动社交网络的兴起与发展促使网络舆情在极短的时间内迅速产生与演化。为科学有效地对移动社交网络舆情进行引导和控制,在详细分析移动社交网络舆情自身特点与影响因素的基础上,将层次分析法与模糊综合分析法相结合,构建基于AHP-模糊... 移动社交网络的兴起与发展促使网络舆情在极短的时间内迅速产生与演化。为科学有效地对移动社交网络舆情进行引导和控制,在详细分析移动社交网络舆情自身特点与影响因素的基础上,将层次分析法与模糊综合分析法相结合,构建基于AHP-模糊综合分析的移动社交网络舆情预警模型。并以"8.12天津港爆炸事故"进行实证分析,最终得出该事件的预警等级为"特别严重,Ⅰ级",这与专家对该事件预警等级的定性相吻合,从而较好说明了该模型的有效性和准确性。 展开更多
关键词 移动社交 网络舆情 模糊综合分析 层次分析法 指标体系 预警模型
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基于改进的PSO-SVM法的大坝安全非线性预警模型研究 被引量:16
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作者 范振东 崔伟杰 +1 位作者 郭芝韵 张毅 《水电能源科学》 北大核心 2014年第11期72-75,共4页
针对常用的大坝安全预警模型存在的不足,将改进的粒子群(PSO)算法与支持向量机(SVM)相结合,建立了基于改进的PSO-SVM法的大坝安全非线性预警模型,即利用粒子群算法对支持向量机模型的参数进行寻优,同时为防止粒子群寻优过程陷入局部最优... 针对常用的大坝安全预警模型存在的不足,将改进的粒子群(PSO)算法与支持向量机(SVM)相结合,建立了基于改进的PSO-SVM法的大坝安全非线性预警模型,即利用粒子群算法对支持向量机模型的参数进行寻优,同时为防止粒子群寻优过程陷入局部最优点,引入了位置因子和速度因子,并通过实例应用做了比较。结果表明,改进后的模型有效摆脱了粒子群陷入局部最优点,且具有更好的非线性拟合能力和泛化能力,可用于复杂大坝安全非线性预警建模。 展开更多
关键词 大坝安全 预警模型 支持向量机 粒子群算法
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