兰村泉域地下水位预测研究

以太原市兰村泉域地下水位、降水量及开采量的长系列观测资料为基础,采用多元线性回归的分析方法对地下水位的变化进行动态模拟,并对不同降水保证率及不同开采条件下,可能产生的地下水位变化趋势进行了预测。     

基于加权灰色-马尔可夫链模型的城市需水预测

城市需水量预测是区域水资源规划及优化配置的基础内容。在基于灰色GM(1,1)模型预测城市需水量总体趋势的基础上,引入加权马尔可夫链预测理论,建立了加权灰色马尔可夫GM(1,1)预测模型。该模型既考虑了GM(1,1)模型较强的处理单调数列的特性,又考虑了通过相对误差的状态转移概率矩阵的变换提取数据随机波动响应的特点。成都市城市需水量预测结果表明:加权灰色马尔可夫GM(1,1)模型充分利用需水量数据给予的信息,实现了对相对误差的状态转移的预测,并提高了修正灰色模型预测值的精度;通过与其它2种灰色预测模型预测结果比较,加权灰色马尔可夫GM(1,1)模型精度更高,预测得到2012年和2013年成都市城市需水量分别为74 250.91万m³和79 818.34万m³,呈明显增长趋势。因此该模型提高了随机波动较大数据序列的预测精度,拓宽了传统灰色模型预测的应用范围,更具科学性。     

基于灰色残差模型的灌区地下水最小埋深预测

建立灰色GM(1,1)主模型,然后进行残差修正,从而形成灰色残差模型,并对宝鸡峡灌区周城—苏坊洼地地下水最小埋深进行了预测.结果表明:根据前12 a观测数据建立模型,预测的第13 a地下水最小埋深为3.64m,与实际值相比较,相对误差为4.21％;与单一采用灰色模型GM(1,1)相比,灰色残差模型克服了因数据序列不稳定而带来的误差,可提高灌区地下水最小埋深预测精度.     

基于GM(1,N)模型的工程价格指数灰色预测

文章首先简要介绍了灰色预测方法GM（1，N）模型的构造步骤及检验方法。然后将工程价格总指数作为表征系统特征序列．将人工费、木材、水泥、地方材料、杌械使用费作为相关因素序列．建立了黑龙江省工程价格指数预测GM（1，N）模型，经检验该模型的预测、模拟精度等级属于1级，能够准确预测工程价格指数。     

灰色理论在龙江突发镉污染水质预测中的应用

利用灰色预测理论,建立了龙江突发水污染水质变化趋势的GM(1,1)预测模型,而后对模型进行残差修正。结果表明:经残差修正后的GM(1,1)模型更为合理,预测精度明显提高。本研究中灰色理论能够有效地对突发性水污染事故中的水质变化趋势进行短期预测,为相关部门及时采取相应的应急措施提供参考,减小事故风险。     

基于残差灰色-马尔可夫链的生活用水量预测研究

针对传统GM(1,1)模型在用水量预测方面对非增长序列预测精度差、出现过拟合等问题,采用结合马尔可夫链修正的残差灰色模型预测生活用水量。首先在传统灰色理论预测的基础上,建立了改进残差灰色预测模型:对残差绝对值建立灰色模型,再结合马尔可夫状态转移矩阵判断残差预测值在tn时的正负号,对灰色预测值进行修正。将模型运用于河南省2007—2018年生活用水量预测,结果表明,传统灰色预测模型与改进残差灰色预测模型的平均相对误差分别为4.14%、2.04%,改进残差灰色预测模型的精度等级为"良";同时,改进后模型的后验方差也小于传统模型。这表明改进模型比传统灰色预测模型有更高的精度,拥有更好的可靠性,可以为用水量预测提供新的方法。     

基于灰色理论的人均发电量预测

利用灰色系统理论建立预测年人均发电量的GM(1,1)模型,并以河北省年人均发电量为原始数据进行了实际预测且通过后验差检验验证了GM(1,1)模型精度,可为我国其他地区人均发电量预测提供参考。     

基于灰色理论的城市用水量预测

运用灰色预测理论建立用水量的GM(1,1)模型,以邯郸市区历年用水量为原始数据序列进行预测,用后验差法检验模型精度。该模型实质上是一个指数型函数,其预测效果很大程度上取决于原始数据的特点,要求时间序列近似指数规律变化或者说要求数据总体上呈单调较平缓变化,而不是周期性或无序性变化。     

柳林泉流量动态模拟及衰减原因分析

以柳林泉域泉流量及降水量的系列资料为基础,分别建立了基于灰色理论的GM(1,1)模型、GM(1,1)残差周期修正模型和不同方案下的多元线性回归模型,模拟预测了泉流量动态,并对泉流量衰减原因进行了分析。结果表明:残差周期修正后的GM(1,1)模型优于多元线性回归模型;还原泉流量下的回归模型较实测泉流量下的回归模型拟合误差大但预测误差小;柳林泉流量的衰减过程分为两个阶段,1990年以前大气降水减少是泉流量衰减的主要原因,1990年以后泉流量的衰减则是大气降水减少和人工开采量增大共同作用所致。     

基于改进人工蜂群算法的地下水埋深预测研究

为了改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型在地下水埋深预测中的应用,在基本人工蜂群算法中引入高斯变异算子,并优化初始蜜源位置,提出了基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型,并利用安阳市某观测站的降水量、蒸发量、河道流量、灌溉渗漏量和人工开采量5个相关影响因子的数据,对该方法进行了应用。为了验证模型的优劣性,与单一的BP神经网络模型、RBF神经网络模型、基于蚁群算法的RBF神经网络模型和基于基本人工蜂群算法的RBF神经网络模型的预测结果进行了比较,结果表明:基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型收敛速度更快、预测结果误差最小。     

一种区域地下水位预报的时间序列分析组合模型

根据地下水位动态变化的特征 ,建立提取水文趋势项的时间序列分析组合模型 ,并用逆函数法对地下水位进行预报。经典型实例验证 ,模型精度较高 ,具有一定的实用价值     

基于灰色模型的基坑变形预测评价

基坑开挖施工必然会引起基坑以及支护结构的变形稳定问题,采用灰色系统预测理论建立了深基坑变形的非等时距GM(1,1)预测模型,利用某工程实例的实际监测数据对基坑各阶段的变形进行预测,通过对预测成果与实际值的对比分析,对应用灰色模型预测基坑变形给予了评价。     

基于灰色灾变及拓扑预测的干旱预测模型

采用1953—2006年河南省气象局历年降水资料,建立了灰色灾变预测模型和拓扑预测模型,对河南省未来的干旱情况进行了预测。灰色灾变模型预测结果表明,河南省将在2016年发生干旱。拓扑预测模型预测结果表明,河南省将在2017年和2025年发生干旱。据此,河南省在2016年、2017年、2025年发生干旱的可能性较大,应做好防旱抗旱的准备工作。     

基于相关分析法的滦河冲洪积扇浅层地下水埋深预测研究

根据研究区降水量和地下水埋深资料,分析降水量和地下水水位变幅的变化特征,用Excel软件绘制不同连续时段内的研究区平均降水量累计值与地下水水位变幅之间的相关图222张,选出两者相关程度高的趋势线,建立相关图模型,利用模型预测研究区每月26日平均地下水埋深,为地下水资源的合理开发利用和优化配置提供科学依据.     

基于加权马尔可夫链的地下水动态预测

为了降低地下水变化中的季节性影响,对实测样本序列进行了分月标准化处理,以此地下水标准化指标为基础,考虑不同滞时的地下水埋深为相依随机变量的特点,用归一化的各阶自相关系数计算权重,应用加权马尔可夫链构建了地下水动态预测模型。以赤峰市中心城区2000年至2013年逐月地下水埋深实测序列为基础,实现了赤峰市中心城区预见期为1个月的地下水动态预测。结果表明:通过对原始时间序列进行分月标准化处理,有效降低了地下水变化过程中季节性的影响,使得以月为时间尺度的地下水预测成为可能;该模型依据不同滞时变量的相依关系计算权重,充分利用了原时间序列的信息;建模过程简单,所需资料较少,拟合精度较高,对于地下水预测具有较强的适用性。     

基于时移小波-灰色理论的边坡位移预测模型研究

边坡的变形稳定性问题是土木工程建设中亟待解决的问题之一。大量研究表明,用实测的边坡位移时间序列预测边坡未来变形更为准确。但外界因素可能使数据产生误差,需去噪处理,才能使监测数据更有使用价值。结合时移小波去噪和灰色理论,对锦屏一级水电站边坡位移监测数据进行研究,提出了时移小波系数相关性去噪及小波-MGM(1,n)预测模型。该模型通过对小波尺度系数和近似系数的分解与重构来模拟真实信号,进而预测边坡的深度位移曲线。经验证预测曲线与实测曲线很接近,为边坡的治理和防护提供了一定的参考依据。     

地下洞室岩爆预测灰色最优归类模型研究

在灰色关联分析和模糊识别原理的基础上,运用最小二乘法构造目标函数,选取影响岩爆的主要因素洞壁围岩最大切向应力σt、岩块单轴抗压强度σc、岩爆岩石的脆性指数K u、应力下降指数Kσ、岩石的弹性能量指数K w,并将σt/σc、K u、Kσ和K w作为评价影响因子进行关联分析,同时将岩爆烈度划分为无岩爆、弱岩爆、中岩爆和强岩爆4个等级,建立岩爆烈度分级预测的灰色最优归类数学模型。模型运用了动态权重计算方法和综合评判指数的概念,充分考虑了评价标准指标的离散性。利用该模型对四川某水工隧洞3个断面围岩岩爆发生的可能性及烈度等级进行了预测,获得了较为客观的评价效果,表明所采用的地下洞室岩爆烈度预测方法是合理、有效的。