应用广义回归神经网络预测油井含水率

提出一种广义回归神经网络模型(GRNN)预测油井含水率模型,该模型利用不同阶段油井累计注水量和累计产油量,模型简单且具有实用性.相对于拟合模型,应用GRNN模型预测结果精度更高,且可避免新增样本数据后需要重新预测的问题.而相比于BP神经网络,GRNN模型预测结果更加快捷和准确.     

硫酸盐法制浆蒸煮终点预测模型

为了实现制浆蒸煮终点的精确预测，建立了基于广义回归神经网络（GRNN）的预测模型．GRNN具有很强的非线性映射能力，能够根据样本数据逼近自变量与因变量之间隐含的关系，平滑参数的确定是GRNN训练的实质和难点．均衡地兼顾GRNN模型的预测性能与训练可行性，提出了一种平滑参数优化方法．通过分析训练样本分布、恰当地设计适应度函数，运用优进遗传算法（EGA）实现参数寻优．通过实验表明，所建立的制浆蒸煮终点预测模型，预测精度高、稳定性能好．     

基于Kriging模型的离心叶轮结构优化设计

研究了以减重为目标的航空发动机离心叶轮结构优化问题,将Kriging模型与遗传算法相结合,应用拉丁方试验设计和有限元分析生成初始样本数据,利用初始样本数据建立离心叶轮重量和最大应力等状态参数的Kriging模型,运用遗传算法对该Kriging模型在设计空间进行全局寻优,利用有限元分析方法计算近似最优设计点的状态参数,并以此更新已有的设计样本数据,不断提高Kriging模型的近似精度。计算结果表明,基于Kriging模型-遗传算法的离心叶轮结构优化设计方法不仅可以获得良好的优化结果,比直接用遗传算法寻优减少了大量计算时间,提高了设计效率,同多项式模型-遗传算法相比也有效率优势。     

承德市耕地土壤速效钾空间变异特征研究

为了解承德市耕地土壤速效钾的空间分布规律,在广泛布点采样测试的基础上,以中小流域为单位,分别进行土壤速效钾的地统计学分析,探讨土壤速效钾的空间变异特征和分布格局,用克里金(Kriging)插值方法生成土壤速效钾预测图。结果表明,各流域土壤速效钾具有不同的统计特征、正态分布及全局趋势,空间自相关和分布均一强度均有明显差异。     

基于插值组合核的LS-SVR板形预测方法

基于RBF核的LS-SVR模型,采用实验变差函数计算插值算法权值,对权系数与各训练样本内积值相乘所反映样本空间结构和相互间关联度的插值核函数进行构造,提出了一种通过Kriging空间散乱插值方法利用样本数据构造出的插值核函数与RBF核函数进行组合而成的核方法。结果表明,该方法使LS-SVR板形预测有更好的性能,在提升预测算法泛化能力的同时,实现了对板形的精准回归预测。     

不同空间插值方法对圩畈土壤属性空间预测精度的影响

选择适合区域土壤属性特征的空间插值方法是揭示土壤有机质空间分异的基础。以皖苏两省四市(南京市、芜湖市、马鞍山市、宣城市)交界处,宣城市宣州区水阳镇为例,采用随机抽样的方法,从403个土壤采样点中随机抽样选出100个样点作为验证样点,剩下303个样点作为样本点子集,采用普通克里格(OK)、反距离加权法(IDW)、局部多项式(LP)和径向基函数(RBF)插值法对样本点进行空间插值分析,并通过独立验证和交叉验证对研究区土壤有机质的空间变异和布局进行解析和精度评定。结果表明:普通克里格、反距离加权法、局部多项式和径向基函数插值法对宣州区水阳镇的土壤有机质的预测精度相差不显著。其中,普通克里格插值的预测精度最好,局部多项式和径向基函数法插值的精度次之,反距离权重插值的精度最差。     

基于RST和SVM的中文问题分类方法

针对支持向量机分类中数据量维数大、处理速度慢等缺点,该文提出了一种新的中文问题分类方法CRV,它利用粗糙集理论的属性约简方式预处理样本数据,在消除冗余的特征向量、降低样本数据空间维数的同时,有效地提高了支持向量机的收敛速度和分类精度。应用该方法于计算机网络课程的自动问答系统中,有效地提高了问题分类的准确率,验证了该方法的可行性。     

HTS算法与GRNN、SVM耦合模型在径流预测中的应用

为提高水文预测预报精度,基于广义回归神经网络(GRNN)和支持向量机(SVM)构建GRNN_SVM耦合预测模型,利用热量传递搜索(HTS)算法同时优化GRNN、SVM关键参数和耦合权重系数,提出HTS_GRNN_SVM耦合预测模型。采用8个标准测试函数对HTS算法进行仿真验证,并与教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法等当前寻优效果较好的几种算法进行对比验证;利用两个径流量预测算例对HTS_GRNN_SVM耦合模型进行实例验证,并与HTS_GRNN、HTS_SVM及GRNN、SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:HTS算法的寻优精度优于TLBO、GWO等优化算法,具有较好的收敛速度、求解精度和稳定性; HTS_GRNN_SVM模型融合了HTS算法与GRNN、SVM模型的优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于HTS_GRNN等4种模型。     

基于正演模拟和SVM的瓦斯突出危险区预测

以瓦斯地质基本理论为基础,利用地质和钻井数据建立了含瓦斯煤层的地质和地球物理模型.对所建立的地球物理模型,通过有限差分正演模拟方法获得了正演地震剖面.通过对地震剖面煤层反射波的属性分析,获得了相应的地震属性,在此基础上,运用支持向量机(SVM)方法对瓦斯突出危险区进行了预测.结果表明:运用惩罚参数C=32,y=78.125×10-4的RBF核函数和所建模型对测试样本钻孔数据进行分类预测,预测精度为80%;对随机选择的训练样本数据进行回代预测,预测精度达到90%,为利用叠后地震数据预测瓦斯突出危险区提供了一条新途径.     

广义回归神经网络在煤灰熔点预测中的应用

为了提高估算煤灰熔点的精度,采用广义回归神经网络(GRNN)对求解煤灰熔点问题进行了建模.将煤灰组分作为网络输入,煤灰软化温度作为网络输出,采用实验数据训练网络,训练完成的网络作为模型预测煤灰熔点.仿真结果表明,GRNN的预测值与实验值的最大相对误差为2.81%,而反向传播神经网络(BPNN)预测煤灰熔点的相对误差为3.62%.由于GRNN可应用于小样本问题的学习,GRNN比BPNN对煤灰熔点具有更好的预测和泛化能力.GRNN具有设计简单与收敛快的优点,并提高了实时处理与反映最新运行工况参数的预测能力.     

基于空间插值的洪水淹没空间分布快速获取

结合空间数据和水文站点监测数据,以Kriging方法为理论基础,研究了一种洪水空间分布实时监测方法.运用空间统计学中的Kriging插值方法将一维水力学模型计算的断面数据内插成水面高程数据,对水面高程数据和研究区域地形数据进行分析,获得洪水淹没信息的空间分布.该方法可以弥补一维模型在空间分布分析上的弱势,并提高分析速度.本研究选取长江上游特定河段为实验区,验证和分析该研究方法的有效性.实验结果表明该方法能够有效实时监测洪水淹没信息的空间分布,其直观的淹没范围显示可快速为决策者提供预警信息,具有较好的应用价值.     

粒子群优化协同克里金法在确定山地斜坡土层厚度中的应用

克里金法是广泛应用的空间插值方法,但仅考虑单一因素的普通克里金法在确定山地斜坡土层厚度中存在较大误差。针对普通克里金法中的不足之处,提出了一种确定土层厚度的基于粒子群优化的协同克里金法。该方法首先用粒子群优化算法拟合半变异函数,然后将该函数用于以高程值作为辅助变量的协同克里金法中,并根据均方根误差来评价土层厚度的不确定性。将该方法应用于重庆万盛某边坡土层厚度的确定,通过交叉验证,结果表明：与普通克里金插值法相比较,考虑高程的协同克里金法插值的均方根误差降低了39.32%;基于粒子群优化的普通克里金法和协同克里金法的均方根误差分别降低了28.79%和48.45%。基于粒子群优化的协同克里金插值法对提高土层厚度的插值精度有较大作用。     

基于WA-GRNN模型的年径流预测

针对传统的中长期水文预测方法由于缺乏对水文要素本身内部结构和变化特性的描述,往往导致建模过程中确定模型结构、参数等存在盲目性,而以往常用预测模型收敛速度较慢、模型结构及参数优化复杂等问题。本文将小波分析（WA）和GRNN神经网络联合使用,建立了中长期水文预测模型：即先应用WA揭示水文序列内部结构及变化特性,从而将原序列分为确定性成分和随机成分两部分,然后利用GRNN神经网络对确定性成分和随机成分分别进行模拟预测,最后将两部分结果叠加作为最终预测值。将该模型用于沱江中上游三皇庙水文站年径流的预测,并与传统方法进行对比。结果显示该模型预测效果较传统方法更好,能有效地揭示序列的时频结构和变化特性,对于生产应用具有较强的实际意义。     

雷达联合雨量计估算区域降水量精度对比

提出了基于雷达测雨数据的R-G联合法,该法在原有雨量站实测降雨的基础上,引入了雷达测站得到的雷达数据.雨量站实测点雨量精度高,雷达站测的数据在空间上分布合理.R-G联合法结合雨量站和雷达两者的优点,得到面上分布合理并且精度高的降水数据.选择站网密度比较理想的湖北东部区域对各方法进行实际应用,通过与传统数据同化方法的对比分析研究,证明所提方法可明显提高数据同化精度.     

识别低渗油藏甜点的试井解释体系及其应用

随着石油勘探开发的深入进行,低渗、特低渗油藏的评价及开发正受到越来越多的关注.由于低渗油藏较强的非均质性,在滚动开发时通常先对甜点进行集中开采,因此需要对甜点有较高的认识.而当前各种判断甜点的方法都存在一定的技术或经济层面的问题.基于试井技术,本文建立了一套完整的试井解释体系.使用该体系能够较好地降低试井解释的多解性,获得合理可靠的解释结果,并对结果通过插值方法来识别甜点.在该体系中,建立了基于时空尺度的"三维"试井解释评价技术.以井组为单位,分析并解释了所有试井测试资料,对最终试井解释结果中的地层系数进行克里格插值,并根据插值结果评价了地层系数在整个区块上的空间分布,提出了适宜开发的甜点位置,以此用来指导生产开发.为说明该体系的应用价值,本文给出了长庆油田某区块的分析案例.     

县域土壤有机质变动及与粮食生产行为关系分析

基于土壤有机质（SOM）在土壤持续利用以及区域粮食安全的基础性作用，以曲周县为实证点，采用ARCGIS的空间分析功能对县域1980和2002年SOM进行普通Kriging法插值并获取空间分布图；以农户调查资料和Cobb—Douglas生产函数验证粮食生产行为对SOM分布的影响．结果表明：1）全县SOM平均值由1980年的8．67g／kg提高到2002年的13．75g／kg，99％耕地的SOM增加量为0．67～9．21g／kg；2）SOM空间分异的随机因素增强，人为因素的作用已经超过自然因素的作用，农户粮食生产过程中的微观选择行为日趋发挥重要作用；3）不论是县域尺度还是农户尺度，粮食生产与土壤保护始终是一组博弈行为；政府宏观引导是农户突破以经济效益为中心的粮食生产行为选择观的必要措施．     

土壤重金属污染评价与去除的可行性方法

利用克里金插值法绘制了重金属元素的空间浓度分布图;然后利用地积累指数法计算了城区各功能区重金属地积累指数的平均值及地积累指数分级频率;再以生活区为例,对土壤中各种重金属进行了相关性分析;最后探讨了重金属污染物在土壤中的累积预测方法和各种重金属去除的可行性方法。     

三峡宜昌区域松材线虫病疫情扩散空间分析

[目的]了解松材线虫病疫情扩散、流行与发生地理空间分布,获取疫源地理空间分布规律,为疫情防控和决策提供理论依据.[方法]应用ArcGIS软件进行核密度分析、区域重心分析以及多环缓冲区分析等,揭示松材线虫病疫情扩散空间格局和分布特征,并对疫情扩散风险进行预测,利用Moran's I指数进行空间自相关分析.[结果]三峡宜昌区域疫情重灾区集中在当阳市、夷陵区和宜都市;受害松林密度相对集中,传播距离长、跨度大,疫情传播特征呈现地理面状扩散,疫源呈跳跃和迁移式发展,局部爆发特点;松林受害地理分布集中在海拔1200 m以下,高海拔成为疫源传播的自然屏障;疫源的分布模式为随机分布,松材线虫病危害程度由中心聚集向周围扩散.[结论]三峡宜昌区域处于疫情包围之中,该区域疫源具有传播扩散风险.基于地理空间分析,应根除松材线虫疫源地,控制人为和自然传播来阻挡疫源扩散,减少疫情爆发.