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张家口-蓬莱断裂带的中长期强地震危险性研究 被引量：17
1
作者 傅征祥 刘杰 刘桂萍 《中国地震》 CSCD 北大核心 2000年第4期334-341,共8页
张家口 -蓬莱断裂带位于华北平原北部 ,沿张家口 -怀来 -三河 -天津 -渤海 -蓬莱 -烟台 -北黄海展布 ,长约 90 0km ,宽约 2 50km ,走向北西。该带上曾发生 1679年三河 -平谷 8级和 1976年唐山 7 8级大地震。本文分析了该带上以 117... 张家口 -蓬莱断裂带位于华北平原北部 ,沿张家口 -怀来 -三河 -天津 -渤海 -蓬莱 -烟台 -北黄海展布 ,长约 90 0km ,宽约 2 50km ,走向北西。该带上曾发生 1679年三河 -平谷 8级和 1976年唐山 7 8级大地震。本文分析了该带上以 117°E为界的东、西 2区历史和近代地震的G R关系和时间进程 ,证明它们服从泊松过程 ,从而计算得到它们在 2 0 10年前发生强震的累积概率 ,即东区发生 6级地震概率为 0 80 ;西区发生 7级地震概率为 0 76。 展开更多
关键词 张家口-蓬莱断裂带 中长期强地震 地震危险性 地震预测
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基于LS-SVM方法的景区客流中期预测研究 被引量：9
2
作者 余向洋 胡善风 +1 位作者 朱国兴 李德明 《旅游学刊》 CSSCI 2013年第4期75-82,共8页
受到季节性、外部冲击和经济周期等因素作用的景区客流波动幅度大,其预测一直是旅游学研究中的难题,尤其是中长期预测。文章采用当前使用极为广泛的最小二乘支持向量机方法(least squares support vector machines,LS-SVM)对黄山风景区... 受到季节性、外部冲击和经济周期等因素作用的景区客流波动幅度大,其预测一直是旅游学研究中的难题,尤其是中长期预测。文章采用当前使用极为广泛的最小二乘支持向量机方法(least squares support vector machines,LS-SVM)对黄山风景区客流月度数据(1987年1月～2010年12月)进行了2年时间尺度的预测,结果表明:采用LS-SVM方法进行景区客流中期预测,其预测的各项性能指标均明显优于BP神经网络(Back Propagation Neural Network)、X-12-ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average Model)、经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与LS-SVM组合预测方法,即EMD-LSSVM方法,预测效果理想,并且具有训练时间短、精度高等优点。其较为准确的预报能力能够为景区规划管理和战略决策提供科学依据,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 景区客流 最小二乘支持向量机 中期预测 黄山 风景区
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强震时-空综合概率增益模型与中长期预测方法效能研究 被引量：10
3
作者 王晓青 吕金霞 丁香 《中国地震》 CSCD 北大核心 2002年第4期346-355,共10页
本文在介绍强震时 -空概率增益综合预测模型与单项地震预测方法效能评价指标的基础上 ,给出了各种中长期预测方法的概率增益统计值和预测效能R值 ,并对结果进行了讨论。
关键词 中长期预测 综合概率增益模型 预测效能 地震预测
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基于LSTM神经网络的南加州中期地震预测 被引量：1
4
作者 王艺璇 张怀 +1 位作者 石耀霖 程术 《中国科学院大学学报(中英文)》 北大核心 2025年第2期199-208,共10页
以神经网络预测地震为主题,采用长短时记忆(LSTM)神经网络构建地震预测模型。基于1932—2021年的南加州地震目录资料,数据按照0.8∶0.2的比例划分,训练集的时间窗口为1932年1月至2002年3月,测试集为2002年3月至2021年9月。模型以LSTM神... 以神经网络预测地震为主题,采用长短时记忆(LSTM)神经网络构建地震预测模型。基于1932—2021年的南加州地震目录资料,数据按照0.8∶0.2的比例划分,训练集的时间窗口为1932年1月至2002年3月,测试集为2002年3月至2021年9月。模型以LSTM神经网络为核心,综合训练集地震时间序列数据中计算出的11个反映地震时空强度分布特征的地震活动性指标,以及与之对应的最大震级构建标签,对测试集进行回溯性预测检验。利用混淆矩阵中的准确率、精确度、R评分等指标评估模型预测效果。结果显示,该模型在地震预测方面有一定的成效,成功预测出2010年4月的7.2级大地震,并且部分模型的R评分高于我国目前的中期预测水平。然而仍有部分指标未达到理想状态,还需深入探讨。 展开更多
关键词 LSTM神经网络 南加州地区 地震中期预测 地震活动性指标 R评分
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一种新型光伏能源电力中长期功率波动预测模型构建
5
作者 武光华 李宏胜 +1 位作者 李鵾 柳长发 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第1期130-136,共7页
光伏发电因受太阳辐射周期、地理环境及各种气象因素变化的影响,而使中长期功率波动有较强的不确定性。构建一种新型光伏能源电力中长期功率波动预测模型。基于光伏电池板辐照强度数据的归一化处理,构建光伏发电功率序列波动基础模型;... 光伏发电因受太阳辐射周期、地理环境及各种气象因素变化的影响,而使中长期功率波动有较强的不确定性。构建一种新型光伏能源电力中长期功率波动预测模型。基于光伏电池板辐照强度数据的归一化处理,构建光伏发电功率序列波动基础模型;根据波动不确定性,引入模糊径向基函数网络(radial basis function network,RBF)神经网络,利用模糊属性评估波动性,将模型分为5个层级,完成光伏能源电力中长期功率波动的预测。实验结果表明:该方法预测的均方根误差最小值为0.12 kW、平均绝对偏差最小值为0.11 kW、平均绝对百分比误差最小值为1.5%;中长期功率波动预测范围为-9~6 kW,与实际情况完全相符。证明了所构建模型的应用精度更高,性能更理想。 展开更多
关键词 新型光伏能源 电力中长期功率 波动不确定 预测模型构建 模糊RBF神经网络
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基于气象因子的小麦赤霉病中短期预测模型研究
6
作者 许光文 韦刚 《安徽农业科学》 2025年第10期217-220,共4页
小麦赤霉病为全球小麦生产上常发的重要病害之一,与气象条件关系密切。为探究合肥市小麦赤霉病发生程度与气象条件的关系,对2005—2024年庐江县小麦赤霉病发生级别与气象因子进行相关性分析。结果表明,病害与3月上旬的降水量、降水日数... 小麦赤霉病为全球小麦生产上常发的重要病害之一,与气象条件关系密切。为探究合肥市小麦赤霉病发生程度与气象条件的关系,对2005—2024年庐江县小麦赤霉病发生级别与气象因子进行相关性分析。结果表明,病害与3月上旬的降水量、降水日数、平均相对湿度呈显著正相关,与3月上旬平均气温呈极显著负相关,与4月中旬的降水量、降水日数、平均相对湿度呈极显著正相关。运用逐步回归法,选取相关性显著的气象因子,构建小麦赤霉病中短期预测模型。历史回测显示,中期、短期预报模型拟合优度高,适合合肥市小麦赤霉病预测预报。 展开更多
关键词 小麦赤霉病 发生级别 气象因子 中短期预测模型
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欧洲中心集合预报在中国区域中期时效离散度-预报技巧关系分析 被引量：9
7
作者 彭相瑜 代刊 +1 位作者 金荣花 唐恬 《气象》 CSCD 北大核心 2014年第7期777-786,共10页
预测数值模式对于中期天气预报能力是集合预报的重要应用之一。为研究集合预报在中国区域中期时效(96～360h)预报技巧的预测能力,本文基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)全球集合预报系统2007—2011年500 hPa高度场和850hPa温度场预报数据... 预测数值模式对于中期天气预报能力是集合预报的重要应用之一。为研究集合预报在中国区域中期时效(96～360h)预报技巧的预测能力,本文基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)全球集合预报系统2007—2011年500 hPa高度场和850hPa温度场预报数据,采取两种不同的离散度-预报技巧关系表征方法进行对比分析,结果表明:(1)以均方根误差为表征的预报技巧(RMS_(ENS))和离散度(SP_(RMSE))表现出季节循环特征,即冬(夏)季值高(低),这是大气内在性质的表现。而以距平相关为表征的预报技巧(AC_(ENS))和离散度(SP_(AC))没有显著的内在季节变化特征。(2)对比分析两种不同表征的离散度-预报技巧关系可知,以距平相关为表征的离散度-预报技巧关系更能反映中期时效的预报技巧,且850 hPa温度场较500 hPa高度场二者的相关性更好。(3)定量分析离散度-预报技巧关系表明,小离散度情况下更能体现高的预报技巧,但这种关系从96～360 h样本百分比下降了20%左右,而在大离散度情况下离散度-预报技巧关系相对弱一些,且随预报时效的延长样本百分比没有显著的降低。(4)样本统计显示中期各时效SP_(RMSE)和SP_(AC)二者一致的样本占59%～66%,并没有显示较高的一致性特征。上述分析结果为集合预报在中期时效预报技巧预测方面提供定性和定量的参考。 展开更多
关键词 集合预报 中期时效预报 集合离散度-预报技巧关系
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基于DLP-WNN的高速铁路日客流量中期预测 被引量：7
8
作者 魏堂建 杨星琪 +1 位作者 徐光明 史峰 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期194-204,共11页
分析高铁日客流量历史数据特征,设计日期和节假日2类标签,并给出其取值范围;结合高铁日客流量的自回归特征,构建适用于高铁日客流量中期(120 d左右)预测的双层平行小波神经网络(Double Layer Parallel Wavelet Neural Network,DLP-WNN)... 分析高铁日客流量历史数据特征,设计日期和节假日2类标签,并给出其取值范围;结合高铁日客流量的自回归特征,构建适用于高铁日客流量中期(120 d左右)预测的双层平行小波神经网络(Double Layer Parallel Wavelet Neural Network,DLP-WNN)模型。模型中,子网络1以预测所得到的连续若干天日客流量为输入,预测接下来1 d的日客流量;子网络2对子网络1的输出结果进行修正,以每1 d的日期标签和节假日标签等确定型数据为输入,分别预测各天的日客流量。DLP-WNN模型通过对2个子网络每天输出值加权求和得到各天预测结果,其中,子网络1体现近期日客流量的总体趋势,子网络2体现日客流量的逐日波动情况,以此保证中期预测的精度。实例应用表明:利用DLP-WNN模型分别对4种不同距离下的典型O-D对进行120 d的日客流量中期预测,平均绝对百分比误差为7%~12%,明显低于BP神经网络、ELM极限学习机、ELMAN神经网络、GRNN广义回归神经网络和VMD-GA-BP等方法所测结果,验证了DLP-WNN模型适合于开展高铁日客流量中期预测。 展开更多
关键词 高速铁路 客流预测 日客流量 中期预测 预测精度 小波神经网络
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基于EMD-LSTM的重介分选精煤灰分时间序列预测方法研究 被引量：9
9
作者 程凯 王然风 付翔 《煤炭工程》 北大核心 2022年第2期133-139,共7页
针对重介分选的智能化发展需求,根据重介精煤灰分数据噪声特征及灰分过程控制对灰分预测精度、预测时长的要求,提出了基于EMD-LSTM的重介精煤灰分时间序列预测方法。首先,通过经验模态分解(EMD)算法将重介精煤灰分时序数列中的不同尺度... 针对重介分选的智能化发展需求,根据重介精煤灰分数据噪声特征及灰分过程控制对灰分预测精度、预测时长的要求,提出了基于EMD-LSTM的重介精煤灰分时间序列预测方法。首先,通过经验模态分解(EMD)算法将重介精煤灰分时序数列中的不同尺度分量逐级分解出来,生成一系列具有相同特征尺度的本征模函数,从而去除一定噪声影响;其次,进一步借助于长短期记忆(LSTM)神经网络可解决数据的长期依赖问题,从而在长时间视野预测方面表现更为突出。该方法应用于实际数据集的短期预测,实验结果表明,对LSTM神经网络进行参数寻优后,基于EMDLSTM的重介分选精煤灰分指标时间序列预测方法中,去除IMF1分量的模型所得的预测结果具有最小的标准差σ(0.1481)和平均绝对误差λ(0.1184),去除噪声后的EMD-LSTM模型可使预测准确性显著提高,能够有效解决精煤灰分预测的问题。 展开更多
关键词 重介分选 精煤灰分时序数列 噪声 经验模态分解(EMD) 长短期记忆神经网络(LSTM) 精煤灰分预测
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改进PSO-LSTM的水文时间序列预测 被引量：13
10
作者 张洋铭 万定生 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第1期203-209,共7页
为更准确地预测中小河流水文时间序列变化,建立改进粒子群优化算法(PSO)与长短期记忆神经网络(LSTM)结合的预测模型。提出利用非线性惯性权重变化,加入自适应变异等操作的方法,改善PSO的寻优能力;实现LSTM与注意力机制(attention mechan... 为更准确地预测中小河流水文时间序列变化,建立改进粒子群优化算法(PSO)与长短期记忆神经网络(LSTM)结合的预测模型。提出利用非线性惯性权重变化,加入自适应变异等操作的方法,改善PSO的寻优能力;实现LSTM与注意力机制(attention mechanism)的结合,建立PSO-LSTM组合模型,改变传统LSTM在水文预测中参数选取困难、预测不精准的情况,提高对水文时间序列的拟合能力。通过实验验证了在复杂的水文数据处理中,该模型能更好地适用于中小河流水文时间序列预测。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 注意力机制 长短期记忆 参数优化 中小河流 水文时间序列预测
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基于多因子多模式集成的中长期径流预测模型 被引量：7
11
作者 陈娟 徐琦 +2 位作者 曹端祥 李国智 钟平安 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期408-419,共12页
提高中长期径流预测精度对于水资源调度等具有重要意义和应用价值。基于国家气候中心的130项气候因子,采用皮尔逊相关系数、最大信息系数、方差增量指标筛选主要预测因子,建立基于DS(Dempster-Shafer)证据理论的多因子综合方法;采用随... 提高中长期径流预测精度对于水资源调度等具有重要意义和应用价值。基于国家气候中心的130项气候因子,采用皮尔逊相关系数、最大信息系数、方差增量指标筛选主要预测因子,建立基于DS(Dempster-Shafer)证据理论的多因子综合方法;采用随机森林、BP神经网络和贝叶斯网络等建立基于水文-气象因子遥相关的中长期径流预测模型,构建基于DS证据理论的预测结果集成模型。以三峡水库为对象开展实例研究,结果表明:引入遥相关因子能有效提高预测精度;基于DS证据理论的多因子综合方法能筛选出综合性更强、稳定性更优的因子,弥补单一筛选方法的不足;基于DS证据理论的多因子多模式集成方法在径流预测精度上优于单一方法单一模型,确定性系数提高到0.823,平均相对误差降低到23.2%。 展开更多
关键词 中长期径流预测 DS证据理论 随机森林 贝叶斯网络 BP神经网络 遥相关
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基于概率增益模型的强震概率预测研究 被引量：1
12
作者 钱晓东 贺素歌 《地震研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期223-232,共10页
为提高云南地区及邻区强震中短期预测的准确度,通过强震发生前不同地震前兆指标的对比研究,发现仅用单项指标很难提高预测的准确度。挑选出能从不同侧面反映强震发生规律的6项指标,采用概率增益模型对这些指标进行综合处理,通过估算每... 为提高云南地区及邻区强震中短期预测的准确度,通过强震发生前不同地震前兆指标的对比研究,发现仅用单项指标很难提高预测的准确度。挑选出能从不同侧面反映强震发生规律的6项指标,采用概率增益模型对这些指标进行综合处理,通过估算每种地震前兆的概率增益来定量判定地震发生的可能性,最终得到可用来预测云南地区及邻区M≥6.0地震未来中短期发生可能性大小的综合概率P指标。计算分析表明:①使用综合概率P预测未来半年云南地区及邻区M≥6.0强震,能通过R值检验;②取P异常阀值为20%、30%,可对强震进行不同级别预警,P值小于20%为安全,P值为20%~30%为黄色预警,为云南地区及邻区未来存在发生M≥6.0地震的可能性;P值大于30%为红色预警,表示未来半年云南地区及邻区将发生M≥6.0地震。 展开更多
关键词 概率增益模型 综合概率 中短期预测 云南地区及邻区 M≥6.0地震
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基于气候特征分析及改进XGBoost算法的中长期光伏电站发电量预测方法 被引量：8
13
作者 李永飞 张耀 +4 位作者 林帆 赵英杰 陈宇轩 赵寒亭 霍巍 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期84-92,共9页
光伏发电在能源结构中的重要性不断凸显,而提高光伏发电量预测的准确性成为当前研究的关键问题。针对中长期光伏发电量预测问题,提出一个综合利用气候预测数据的中长期光伏发电量预测方法。首先,在基于气候预测数据的发电量预测框架中,... 光伏发电在能源结构中的重要性不断凸显,而提高光伏发电量预测的准确性成为当前研究的关键问题。针对中长期光伏发电量预测问题,提出一个综合利用气候预测数据的中长期光伏发电量预测方法。首先,在基于气候预测数据的发电量预测框架中,根据气候预测数据特点和预测周期划分多重子模型以充分利用气候预测数据信息。其次,在进行数据预处理后,通过对气候特征衍生与交叉、特征筛选和选择,充分挖掘气候特征的高价值信息。然后,采取一种两重多阶段超参数寻优策略,对极端梯度增强(extreme gradient boosting, XGBoost)超参数进行调整以优化预测模型。最后,在真实光伏发电量数据上,以MAPE为标准评估预测水平,验证所提中长期光伏发电量预测方法的有效性。相关实验结果表明该方法可以有效提高光伏发电量预测精度。 展开更多
关键词 气候预测数据 XGBoost 中长期预测 光伏发电量预测 特征工程
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基于多模型比选耦合的降水预测 被引量：2
14
作者 武少振 任智慧 +2 位作者 赵雪花 杨默远 桑燕芳 《南水北调与水利科技（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期99-109,共11页
变化环境下水文时间序列的模拟预测难度不断加大,以往研究大多聚焦在模型的不同组合尝试与应用探索,但缺乏针对不同组合模型适用性与稳定性的系统研究。选择经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、总体平均经验模态分解(ense... 变化环境下水文时间序列的模拟预测难度不断加大,以往研究大多聚焦在模型的不同组合尝试与应用探索,但缺乏针对不同组合模型适用性与稳定性的系统研究。选择经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)、改进的总体平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)4种常用的分解算法,与多元线性回归(multivariable linear regression,MLR)、随机森林(random forest,RF)、BP神经网络(back propagation,BP)、卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)5种具有代表性的模型结合,构建20种基于“分解-预测-重构”模式的组合模型,并以华北地区密云、官厅两流域年和汛期降水为例,进行模型适用性与稳定性综合对比分析。结果表明:单一模型对密云流域年降水和汛期降水的预测结果优于官厅流域,但整体预测结果均不理想;结合分解算法后的组合模型预测结果明显优于单一模型,且该预测结果存在正负误差抵消现象,因此有助于进一步提高组合模型的整体预测精度;与基于EMD系列的分解算法相比,VMD算法对模型预测精度提升效果最显著,组合模型适用性和稳定性整体上表现为VMD-MLR>VMD-LSTM>VMD-BP>VMD-CNN。 展开更多
关键词 中长期预测 数据驱动模型 组合模型 时间序列分解 非平稳性
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中国东北地区中长期畜禽粪尿资源与污染潜势估算 被引量：96
15
作者 马林 王方浩 +2 位作者 马文奇 张福锁 范明生 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期170-174,共5页
规模化畜牧业、农牧分离等引起了一系列问题，尤其是饲养方式改变后，畜禽粪尿养分的循环和处理最值得关注。该文利用统计资料和文献数据，估算了东北三省畜禽粪尿产生量及其中的氮磷养分和COD含量，在此基础上评价和预测了2002～2020... 规模化畜牧业、农牧分离等引起了一系列问题，尤其是饲养方式改变后，畜禽粪尿养分的循环和处理最值得关注。该文利用统计资料和文献数据，估算了东北三省畜禽粪尿产生量及其中的氮磷养分和COD含量，在此基础上评价和预测了2002～2020年畜禽粪尿资源及其环境风险。结果表明，2003年辽宁省、吉林省、黑龙江省畜禽粪尿耕地承载量分别为24、20、11t／hm^2，耕地畜禽粪尿承载量在空间上分布极不平衡。2003年，辽宁省、吉林省、黑龙江省禽粪尿排泄物进入水体的COD数量占畜禽粪尿、工业、生活排放COD总量的52％、65％、40％。预测表明，2010年、2020年畜禽养殖业对东北三省环境污染的风险将进一步扩大。因此，需要制定相应的政策法规来控制畜禽粪尿污染。 展开更多
关键词 畜禽粪尿肥 资源 污染潜势 集约化畜牧业 中长期预测 中国东北
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景泰5.9级地震的断层形变异常及中短期预报 被引量：29
16
作者 王双绪 江在森 +4 位作者 陈文胜 张希 陈兵 张四新 王继英 《地震学报》 CSCD 北大核心 2001年第2期151-158,共8页
初步研究了 2 0 0 0年 6月 6日甘肃景泰 5.9级地震蕴育过程中近源区及外围地区断层形变异常的时空分布特征 :震前断层形变异常分布范围广、异常形态复杂 ,断层形变 (应变 )类信息指标图象异常区明显 .不同地域断层形变异常形态及幅度存... 初步研究了 2 0 0 0年 6月 6日甘肃景泰 5.9级地震蕴育过程中近源区及外围地区断层形变异常的时空分布特征 :震前断层形变异常分布范围广、异常形态复杂 ,断层形变 (应变 )类信息指标图象异常区明显 .不同地域断层形变异常形态及幅度存在显著差异 ,与异常所处的构造部位密切相关 :海原断裂带西段出现的α,β,γ相断层形变异常 ,显示了近源区断层运动由准线性走向非线性的过程 ,与断层形变 (应变 )类信息指标高值异常区相配合 ,反映蕴震区应变积累程度高 ;而构造汇聚部位的六盘山断裂带等远场区较大幅度的突跳尖点异常 ,并不反映所在地的应变积累 ,而可能是蕴震过程区域构造应力场增强的一个标志 .在此基础上 ,结合对景泰 5.9级地震中短期预报经验教训的初步总结 。 展开更多
关键词 景泰5.9级地震 断层形变异常特征 短期预报 中期预报 时空分布 地震前兆
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相空间小波网络模型及其在水文中长期预测中的应用 被引量：48
17
作者 赵永龙 丁晶 邓育仁 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期252-257,共6页
简述了相空间小波网络模型原理和算法，并通过实例讨论了其在水文中的应用。研究结果初步表明，小波分析及由其发展出的小波网络模型在水文分析中是可行的、合理的。数学分析工具更为先进，将混沌重建相空间理论和小波网络模型相结合，... 简述了相空间小波网络模型原理和算法，并通过实例讨论了其在水文中的应用。研究结果初步表明，小波分析及由其发展出的小波网络模型在水文分析中是可行的、合理的。数学分析工具更为先进，将混沌重建相空间理论和小波网络模型相结合，对揭示水文动力系统复杂的非线性结构是很有效的，在水文中长期预测中具有较大优越性。 展开更多
关键词 混沌相空间 小波网络模型 水文预测 中长期预测
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河流集合预报方法(ESP)在水资源中长期预测中的应用研究 被引量：10
18
作者 李岩 胡军 +2 位作者 王金星 刘松 章四龙 《水文》 CSCD 北大核心 2008年第1期25-27,共3页
中长期径流预测是水文水资源研究领域中的一项重要内容,为水资源规划管理及可持续利用、防汛抗旱、水库调度与发电计划制作、工农业用水计划编制等提供科学依据,对国民经济发展具有十分重要的意义。但由于大气圈极其复杂,水文要素并非... 中长期径流预测是水文水资源研究领域中的一项重要内容,为水资源规划管理及可持续利用、防汛抗旱、水库调度与发电计划制作、工农业用水计划编制等提供科学依据,对国民经济发展具有十分重要的意义。但由于大气圈极其复杂,水文要素并非仅是气象强迫输入的函数。它还受流域基本特性,前期来水以及人类活动等诸多因素的影响,中长期径流预测在其计算中存在着多种不确定性。因此,中长期径流预测一直是水文预测研究中难度较大的课题之一。本文引入河流集合预报方法(ESP),以丹江口水库为应用实例,利用水文气象历史资料和新安江水文模型,预测分析水库2007年10月份每旬的平均入库流量及概率分布统计,并经与实测流量过程对比分析,满足水库运行调度需求,为水库发电计划制作提供了可靠依据。 展开更多
关键词 径流预测 中长期 河流集合预报(ESP) 应用研究
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2008年新疆于田Ms7.3地震的中期预测 被引量：41
19
作者 祝意青 徐云马 梁伟锋 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2008年第5期13-15,132,共4页
根据中国地壳运动观测网络工程获得的重力变化及强震活动性,介绍2008年新藏交界地区(36.0°N,80.0°E为中心,半径200km)Ms7.3地震中期预报的基本依据及重力场动态演化图像。
关键词 地壳运动 重力变化 于田地震 中期预测 地震活动
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R/S分析在洪水变化趋势预测中的应用研究 被引量：39
20
作者 张利平 王德智 +1 位作者 夏军 牛存稳 《中国农村水利水电》 北大核心 2005年第2期38-40,共3页
　　基于分形理论,根据流量变化的历史和实测资料,利用 R/S分析的原理和方法,计算了 H指数,建立了R(i)/S(i)与 i的关系式,对丰水年进行了预测分析。经实例研究初步表明,该方法应用在水文中长期预报中是可行的、合理的,结果较好,有很好... 　　基于分形理论,根据流量变化的历史和实测资料,利用 R/S分析的原理和方法,计算了 H指数,建立了R(i)/S(i)与 i的关系式,对丰水年进行了预测分析。经实例研究初步表明,该方法应用在水文中长期预报中是可行的、合理的,结果较好,有很好的预报精度和应用价值。 展开更多
关键词 分形理论 R/S分析 H指数 中长期预测
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