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基于机器学习的气象水质耦合预测模型研究
被引量:
2
1
作者
张冲
陈末
+1 位作者
刘袁媛
王一
《水文》
CSCD
北大核心
2024年第6期9-14,21,共7页
为了更好地预测河流水质,以黑龙江省内16个水质监测站点的日尺度水质数据和日尺度气象站数据为基础,通过核主成分分析(KPCA)对水质数据的特征值进行提取并降维,采用斯皮尔曼相关性分析(Spearman)筛选强相关的气象因子,并将强相关气象因...
为了更好地预测河流水质,以黑龙江省内16个水质监测站点的日尺度水质数据和日尺度气象站数据为基础,通过核主成分分析(KPCA)对水质数据的特征值进行提取并降维,采用斯皮尔曼相关性分析(Spearman)筛选强相关的气象因子,并将强相关气象因子和水质指数(WQI)作为模型输入数据,结合随机森林(RF)、多层感知机(MLP)、广义回归神经网络(GRNN)构建三种气象水质耦合预测模型,并进行对比验证。结果表明GRNN预测效果最佳,R^(2)=98.68%,对16个站点水质情况的预测准确度高达87.50%,可以为政府水资源治理提供参考。
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关键词
气象水质
耦合预测模型
机器学习
核主成分分析
斯皮尔曼相关性分析
黑龙江省
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职称材料
基于水化反应动力学的深水固井井筒温度与压力耦合预测模型
被引量:
19
2
作者
王雪瑞
孙宝江
+5 位作者
刘书杰
李中
刘正礼
王志远
李昊
高永海
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期809-818,共10页
针对深水固井候凝期间水泥浆温度、压力与水化反应之间复杂的相互作用,基于水泥浆水化反应动力学建立深水固井候凝井筒温度压力耦合模型,利用差分法进行耦合数值求解,并将计算结果与实验及现场数据进行对比以验证模型的准确性。考虑水...
针对深水固井候凝期间水泥浆温度、压力与水化反应之间复杂的相互作用,基于水泥浆水化反应动力学建立深水固井候凝井筒温度压力耦合模型,利用差分法进行耦合数值求解,并将计算结果与实验及现场数据进行对比以验证模型的准确性。考虑水化反应、温度、压力之间的相互作用时,新建立的固井井筒温度压力耦合模型计算精度在5.6%以内,能够很好地满足工程要求。结合深水井开展数值模拟分析候凝期间井筒温度、压力、水化度的演化规律,研究结果表明:水泥浆温度在水化热作用下会迅速升高;随着水泥浆胶凝强度的发展,水泥浆的孔隙压力会逐渐降低,甚至低于地层压力,从而引发气窜;瞬态变化的温度和压力会影响水泥浆水化反应速率,井筒深部的水泥浆在高温高压环境下具有更快的水化反应速率;对于深水固井作业来说,泥线附近的低温环境会延长水泥浆的候凝时间,导致固井工作周期变长。
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关键词
深水钻井
固井
水化反应动力学
温度场
压力场
耦合预测模型
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职称材料
灰色系统和分形几何耦合的边坡变形预测模型研究与应用
被引量:
10
3
作者
吴浩
董元锋
+2 位作者
李奎
史文中
张建华
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2014年第S2期46-49,57,共5页
针对小样本观测数据边坡变形预测,提出一种基于灰色系统理论和分形几何耦合的分形预测模型。该模型利用灰色系统理论来对原来分形模型中的分形维数进行拟合预测,通过对比传统分形模型和预测耦合模型预测结果的准确性和稳定性。结果表明...
针对小样本观测数据边坡变形预测,提出一种基于灰色系统理论和分形几何耦合的分形预测模型。该模型利用灰色系统理论来对原来分形模型中的分形维数进行拟合预测,通过对比传统分形模型和预测耦合模型预测结果的准确性和稳定性。结果表明在现有小样本监测数据序列情况下,改进分形模型不仅在预测精度上比传统分形模型高,而且还具有一定的抗波动性能力,边坡变形预测的稳定性也有所提高。
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关键词
边坡变形
耦合预测模型
灰色系统
分形几何
变形预警
GM(1
1)
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职称材料
利用PLSR-DNN耦合模型预测TBM净掘进速率
被引量:
14
4
作者
闫长斌
汪鹤健
+3 位作者
杨继华
陈馈
周建军
郭卫新
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期519-528,共10页
科学预测隧道掘进机(TBM)净掘进速率,对于隧道(洞)工程施工方法选择、施工进度安排以及成本估计具有重要意义。鉴于TBM施工过程具有高度非线性、模糊性和复杂性等特征,为提高TBM净掘进速率的预测精度和计算效率,采用偏最小二乘回归(PLSR...
科学预测隧道掘进机(TBM)净掘进速率,对于隧道(洞)工程施工方法选择、施工进度安排以及成本估计具有重要意义。鉴于TBM施工过程具有高度非线性、模糊性和复杂性等特征,为提高TBM净掘进速率的预测精度和计算效率,采用偏最小二乘回归(PLSR)提取影响参数主成分,再利用深度神经网络(DNN)进行训练预测,提出了一种基于PLSR-DNN耦合方法的TBM净掘进速率预测模型。基于兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工实测数据,选择岩石单轴抗压强度、单轴抗拉强度、刀盘推力、刀盘转速、岩体完整性系数和岩石耐磨性指数,共6个影响参数,验证了模型预测的合理性,并对不同预测方法的拟合精度和预测精度进行了对比分析。研究结果表明:(1)偏最小二乘回归可有效克服自变量之间的多重共线性问题,将提取的主成分作为深度神经网络的输入层进行训练,简化了神经网络结构;(2)PLSR-DNN耦合预测模型避免了过拟合与拟合不足问题,具有收敛速度快,求解稳定和拟合精度高等特点;(3)PLSR-DNN耦合预测模型平均相对拟合误差2.96%,平均相对预测误差3.27%,其拟合精度和预测精度均明显高于偏最小二乘回归模型、BP神经网络模型以及支持向量回归(SVR)模型。
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关键词
隧道掘进机
净掘进速率
偏最小二乘回归
深度神经网络
耦合预测模型
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职称材料
城市水资源需求量预测Logistic-ARIMA耦合模型
被引量:
5
5
作者
续缤
郭立山
《水利经济》
2008年第5期14-16,44,共4页
将城区用水量的非平稳时序分解为趋势项和残差项两部分,对趋势项用Logistic成长曲线函数拟合,对残差项用ARIMA模型拟合,再将两者预测值进行叠加,建立城市水资源需求量预测Logistic-ARIMA耦合预测模型。将Logistic-ARIMA耦合预测模型应用...
将城区用水量的非平稳时序分解为趋势项和残差项两部分,对趋势项用Logistic成长曲线函数拟合,对残差项用ARIMA模型拟合,再将两者预测值进行叠加,建立城市水资源需求量预测Logistic-ARIMA耦合预测模型。将Logistic-ARIMA耦合预测模型应用于H市,结果表明,耦合预测模型能提高预测的精度,在现阶段对城市用水量预测时采用Logistic-ARIMA耦合模型是可行的。
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关键词
水资源需求
Logistic
预测
模型
ARIMA
预测
模型
Logistic—ARIMA
耦合预测模型
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职称材料
轨道纵向刚度变化对快速列车轮轨受力的影响
被引量:
4
6
作者
刘富
练松良
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第11期1276-1281,共6页
由于轨道刚度是铁路轨道设计的重要参数 ,直接影响到列车的运行安全和平稳性 ,因此运用车辆 -轨道垂向系统统一模型和新型预测 -校正数值积分法 ,对铁路快速列车以不同速度通过因道床和轨下垫层刚度变化而引起的动力不平顺轨道段时车辆...
由于轨道刚度是铁路轨道设计的重要参数 ,直接影响到列车的运行安全和平稳性 ,因此运用车辆 -轨道垂向系统统一模型和新型预测 -校正数值积分法 ,对铁路快速列车以不同速度通过因道床和轨下垫层刚度变化而引起的动力不平顺轨道段时车辆和轨道的响应进行了仿真计算 ,进一步分析了轨道纵向刚度变化对铁路快速列车轮轨受力的影响 .
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关键词
铁路轨道
纵向刚度变化
快速列车
轮轨力
车辆-轨道垂向
耦合
统一
模型
预测
校正数值积分法
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职称材料
题名
基于机器学习的气象水质耦合预测模型研究
被引量:
2
1
作者
张冲
陈末
刘袁媛
王一
机构
黑龙江大学水利电力学院
黑龙江大学寒区地下水研究所
出处
《水文》
CSCD
北大核心
2024年第6期9-14,21,共7页
基金
黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划(UNPYSCT-2020012)。
文摘
为了更好地预测河流水质,以黑龙江省内16个水质监测站点的日尺度水质数据和日尺度气象站数据为基础,通过核主成分分析(KPCA)对水质数据的特征值进行提取并降维,采用斯皮尔曼相关性分析(Spearman)筛选强相关的气象因子,并将强相关气象因子和水质指数(WQI)作为模型输入数据,结合随机森林(RF)、多层感知机(MLP)、广义回归神经网络(GRNN)构建三种气象水质耦合预测模型,并进行对比验证。结果表明GRNN预测效果最佳,R^(2)=98.68%,对16个站点水质情况的预测准确度高达87.50%,可以为政府水资源治理提供参考。
关键词
气象水质
耦合预测模型
机器学习
核主成分分析
斯皮尔曼相关性分析
黑龙江省
Keywords
coupled prediction model of meteorological and water quality
machine learning
Kernel Principal Component Analysis
Spearman correlation analysis
Heilongjiang Province
分类号
X832 [环境科学与工程—环境工程]
P33 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
基于水化反应动力学的深水固井井筒温度与压力耦合预测模型
被引量:
19
2
作者
王雪瑞
孙宝江
刘书杰
李中
刘正礼
王志远
李昊
高永海
机构
中国石油大学(华东)石油工程学院
海洋水下设备试验与检测技术国家工程实验室
中海油研究总院
中海石油(中国)有限公司湛江分公司
中海石油(中国)有限公司深圳分公司
出处
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期809-818,共10页
基金
国家自然科学基金(U1762216)
国家科技重大专项“大型油气田及煤层气开发”(2016ZX05028-001-03)
中国海洋石油集团有限公司“十三五”科技重大项目(CNOOC-KJ135ZDXM05LTD06SHENHAI,CNOOC-KJ135ZDXM24LTDZJ04)。
文摘
针对深水固井候凝期间水泥浆温度、压力与水化反应之间复杂的相互作用,基于水泥浆水化反应动力学建立深水固井候凝井筒温度压力耦合模型,利用差分法进行耦合数值求解,并将计算结果与实验及现场数据进行对比以验证模型的准确性。考虑水化反应、温度、压力之间的相互作用时,新建立的固井井筒温度压力耦合模型计算精度在5.6%以内,能够很好地满足工程要求。结合深水井开展数值模拟分析候凝期间井筒温度、压力、水化度的演化规律,研究结果表明:水泥浆温度在水化热作用下会迅速升高;随着水泥浆胶凝强度的发展,水泥浆的孔隙压力会逐渐降低,甚至低于地层压力,从而引发气窜;瞬态变化的温度和压力会影响水泥浆水化反应速率,井筒深部的水泥浆在高温高压环境下具有更快的水化反应速率;对于深水固井作业来说,泥线附近的低温环境会延长水泥浆的候凝时间,导致固井工作周期变长。
关键词
深水钻井
固井
水化反应动力学
温度场
压力场
耦合预测模型
Keywords
deep-water drilling
well cementing
hydration reaction kinetics
temperature field
pressure field
coupled prediction model
分类号
TE122 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
灰色系统和分形几何耦合的边坡变形预测模型研究与应用
被引量:
10
3
作者
吴浩
董元锋
李奎
史文中
张建华
机构
武汉理工大学资源与环境工程学院
香港理工大学土地测量与地理资讯学系
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2014年第S2期46-49,57,共5页
文摘
针对小样本观测数据边坡变形预测,提出一种基于灰色系统理论和分形几何耦合的分形预测模型。该模型利用灰色系统理论来对原来分形模型中的分形维数进行拟合预测,通过对比传统分形模型和预测耦合模型预测结果的准确性和稳定性。结果表明在现有小样本监测数据序列情况下,改进分形模型不仅在预测精度上比传统分形模型高,而且还具有一定的抗波动性能力,边坡变形预测的稳定性也有所提高。
关键词
边坡变形
耦合预测模型
灰色系统
分形几何
变形预警
GM(1
1)
分类号
TU196.1 [建筑科学—建筑理论]
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职称材料
题名
利用PLSR-DNN耦合模型预测TBM净掘进速率
被引量:
14
4
作者
闫长斌
汪鹤健
杨继华
陈馈
周建军
郭卫新
机构
郑州大学土木工程学院
黄河勘测规划设计研究院有限公司
中国中铁隧道集团有限公司盾构及掘进技术国家重点实验室
出处
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期519-528,共10页
基金
国家自然科学基金(No.41972270,No.U1504523)
河南省重点研发与推广专项(No.182102210014)
盾构及掘进技术国家重点实验室开放课题(No.SKLST-2019-K06)
文摘
科学预测隧道掘进机(TBM)净掘进速率,对于隧道(洞)工程施工方法选择、施工进度安排以及成本估计具有重要意义。鉴于TBM施工过程具有高度非线性、模糊性和复杂性等特征,为提高TBM净掘进速率的预测精度和计算效率,采用偏最小二乘回归(PLSR)提取影响参数主成分,再利用深度神经网络(DNN)进行训练预测,提出了一种基于PLSR-DNN耦合方法的TBM净掘进速率预测模型。基于兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工实测数据,选择岩石单轴抗压强度、单轴抗拉强度、刀盘推力、刀盘转速、岩体完整性系数和岩石耐磨性指数,共6个影响参数,验证了模型预测的合理性,并对不同预测方法的拟合精度和预测精度进行了对比分析。研究结果表明:(1)偏最小二乘回归可有效克服自变量之间的多重共线性问题,将提取的主成分作为深度神经网络的输入层进行训练,简化了神经网络结构;(2)PLSR-DNN耦合预测模型避免了过拟合与拟合不足问题,具有收敛速度快,求解稳定和拟合精度高等特点;(3)PLSR-DNN耦合预测模型平均相对拟合误差2.96%,平均相对预测误差3.27%,其拟合精度和预测精度均明显高于偏最小二乘回归模型、BP神经网络模型以及支持向量回归(SVR)模型。
关键词
隧道掘进机
净掘进速率
偏最小二乘回归
深度神经网络
耦合预测模型
Keywords
tunnel boring machine
penetration rate
partial least squares regression
deep neural network
coupling prediction model
分类号
U455.4 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
城市水资源需求量预测Logistic-ARIMA耦合模型
被引量:
5
5
作者
续缤
郭立山
机构
辽宁省观音阁水库管理局
辽宁省水利厅
出处
《水利经济》
2008年第5期14-16,44,共4页
文摘
将城区用水量的非平稳时序分解为趋势项和残差项两部分,对趋势项用Logistic成长曲线函数拟合,对残差项用ARIMA模型拟合,再将两者预测值进行叠加,建立城市水资源需求量预测Logistic-ARIMA耦合预测模型。将Logistic-ARIMA耦合预测模型应用于H市,结果表明,耦合预测模型能提高预测的精度,在现阶段对城市用水量预测时采用Logistic-ARIMA耦合模型是可行的。
关键词
水资源需求
Logistic
预测
模型
ARIMA
预测
模型
Logistic—ARIMA
耦合预测模型
Keywords
demand of water resources
Logistic forecast model
ARIMA forecast model
Logistic-ARIMA coupling model
分类号
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
轨道纵向刚度变化对快速列车轮轨受力的影响
被引量:
4
6
作者
刘富
练松良
机构
同济大学沪西校区铁道建筑工程系
出处
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第11期1276-1281,共6页
基金
高等学校骨干教师资助项目
铁道部科技发展基金资助项目 (J98Z2 2 7)
文摘
由于轨道刚度是铁路轨道设计的重要参数 ,直接影响到列车的运行安全和平稳性 ,因此运用车辆 -轨道垂向系统统一模型和新型预测 -校正数值积分法 ,对铁路快速列车以不同速度通过因道床和轨下垫层刚度变化而引起的动力不平顺轨道段时车辆和轨道的响应进行了仿真计算 ,进一步分析了轨道纵向刚度变化对铁路快速列车轮轨受力的影响 .
关键词
铁路轨道
纵向刚度变化
快速列车
轮轨力
车辆-轨道垂向
耦合
统一
模型
预测
校正数值积分法
Keywords
railway track
longitudinal rigidity change
fast speed train
wheel/rail force
分类号
U211.5 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的气象水质耦合预测模型研究
张冲
陈末
刘袁媛
王一
《水文》
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
2
基于水化反应动力学的深水固井井筒温度与压力耦合预测模型
王雪瑞
孙宝江
刘书杰
李中
刘正礼
王志远
李昊
高永海
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
19
在线阅读
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职称材料
3
灰色系统和分形几何耦合的边坡变形预测模型研究与应用
吴浩
董元锋
李奎
史文中
张建华
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2014
10
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职称材料
4
利用PLSR-DNN耦合模型预测TBM净掘进速率
闫长斌
汪鹤健
杨继华
陈馈
周建军
郭卫新
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
14
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职称材料
5
城市水资源需求量预测Logistic-ARIMA耦合模型
续缤
郭立山
《水利经济》
2008
5
在线阅读
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职称材料
6
轨道纵向刚度变化对快速列车轮轨受力的影响
刘富
练松良
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
4
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职称材料
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