时间序列技术在预测瓦斯压力中的应用

通过分析瓦斯压力“成长”过程，运用时间序列分析的方法，建立压力曲线模型，准确地预测了钻孔最终真实瓦斯压力值。该法对封孔不严和其他原因造成后期漏气而导致测压失败的现象，尤为有用。

应用时间序列InSAR技术监测上海磁悬浮列车专线形变

新代高分辨军、短重访周期SAR卫星的发射运行，使得InSAR技术不仅能满足大范围地表沉降监测的数据需求，还可以监测到大型人工线状地物的形变，使得对短周期微小形变的监测和预警成为可能。本文以上海市在运营的磁悬浮列车专线为研究对象，利用时间序列分析方法对20112~F9月～2012年10月期间的15景TenaSAR-X数据进行了处理和分析，实验结果表明高分辨军SAR数据可以用于公共交通设施微小形变的监测，在公共安全领域具有广阔的应用前景。

磁共振短时间反转恢复序列技术对非小细胞肺癌患者纵隔淋巴结转移的评估分析

目的探讨非小细胞肺癌患者采用磁共振短时间反转恢复序列技术(MRI-STIR)诊断纵隔淋巴结转移的临床价值。方法选取2019年1月至2020年12月期间于本院进行手术治疗的70例非小细胞肺癌患者作为研究对象,所有患者均在术前进行MRI-STIR检查,以术后病理结果为金标准,分析MRI-STIR对非小细胞肺癌患者纵隔淋巴结转移的诊断价值。结果 70例非小细胞肺癌患者中,发生纵隔淋巴结转移共36例,占比为51.4%;MRI-STIR评估非小细胞肺癌患者纵隔淋巴结转移的敏感度为94.4%(34/36),特异度为88.2%(30/34),准确度为91.4%(64/70);经Kappa检测,MRI-STIR评估非小细胞肺癌患者纵隔淋巴结转移与手术病理结果的一致性较好(Kappa=0.802,P<0.001)。结论 MRI-STIR评估非小细胞肺癌患者纵隔淋巴结转移中的敏感度及准确度较高,可为临床早期评估非小细胞肺癌患者纵隔淋巴结转移提供客观评价依据。

基于上证指数收盘价标准差系数的时间序列预测

稳定性是衡量股票市场风险程度的一个重要的指标,主要通过方差的计算来对稳定性进行度量。本文通过对上证指数2008年12月到2012年1月每月全部交易日收盘价的标准差系数进行研究,运用ARIMA时间序列技术,得出预测模型,对未来的标准差系数进行预测。

基于上证指数的标准差系数时间序列预测模型分析

证券市场的风险可以通过很多种方式测度出来,其中,稳定性是衡量股票市场风险程度的一个重要的指标,而对于稳定性的度量主要是通过方差的计算来实现的。所以通过预测方差就可以提供另一种描述股票市场未来风险的方式。本文通过对上证指数2009年3月到2012年1月每月的全部交易日收盘价的标准差系数进行研究,运用ARIMA时间序列技术,得出预测模型,对未来的标准差系数进行了预测。

应用统计技术探测台湾一等水准网剩余随机影响

本文采用方差分析和时间序列这两种统计技术研究台湾一等水准网的测段互差。用方差分析技术所进行的检验表明，水准同中不存在显著性系统误差。用时间序列法进一步证实这一结论，即：每条测边上所求出的一次滞后自相关系数都很小，而且在统计意义上也很重要。

臂丛神经应用DWIBS序列与3D-STIR序列增强检查的成像质量对比研究

目的:对比研究臂丛神经应用背景抑制弥散加权成像(DWIBS)和三维短时间反转恢复序列技术(3D-STIR)增强检查的成像质量。方法:选取2016年5月~2020年10月我院检查治疗的60例可能存在臂丛神经损伤患者的临床资料为本次研究对象,对其临床资料进行回顾性分析,所有患者均进行DWIBS序列扫描和3D-STIR序列增强扫描,比较两组不同序列扫描的臂丛神经显示评分、背景组织抑制评分和臂丛神经与肌肉的对比噪声比(CNR)。结果:3D-STIR序列增强图像的臂丛神经显示评分、背景组织抑制评分、CNR均明显高于DWIBS图像(P<0.05)。结论:增强3D-STIR序列对臂丛神经检查的图像质量高于DWIBS序列图像质量,有利于医生判断患者臂丛神经损伤情况。

利率与通货膨胀:一个费雪效应的经验分析

本文应用现代时间序列计量经济学技术,结合中国1979-2000年间的有关数据,进行了费雪效应在中国的实证研究。经验证据表明在这一时期同时存在长期和短期费雪效应。这样,无论在长期还是短期,名义利率的变化主要反映预期通胀而不是实际利率的变化,所以必须慎用名义利率作为货币政策松紧程度的指标。这在政策上可理解为政府为控制通胀而调整利率的一种规则,从而本文的分析对未来利率调整幅度的具体确定与计算有潜在的应用价值。

天津地区井水位年变异常研究

近年来 ,中国地震预报学者开始关注井水位的年变异常及其中短期预测意义问题 ,但井水位年变异常判别采用动态图像的定性对比方法 ,表现出一定的随意性。针对这种现状 ,文中引进概率论与数理统计中的随机过程理论与时间序列分析技术 (盛骤等 ,1989) ,提出了“井水位动态年周期法”与“相对时段速率比较法” ,解决了井水位年变异常的定量识别方法 ,并应用到天津井网 2 1口井的观测数据 (1985年以来 )分析中 ,证明了该方法的可行性与有效性。分析结果表明 ,天津井网中有 7口井在首都圈邻区 4次中强 (MS≥ 5 .8)地震之前 ,表现出 17井次的井水位年变异常 ,且多在震前 1.5～6个月内出现 ,从而再次证明了井水位年变异常具有一定的中短期预测意义。

基于粒计算的电力系统中长期负荷动态聚类预测模型

结合聚类分析与时间序列数据挖掘技术,提出了基于粒计算的动态聚类预测模型。该模型有助于消除聚类结果与先验知识之间的主观不协调性,使聚类结果与客观实际相符。基于该模型得到的预测结果是区间值,这降低了预测风险。某地区需电量的预测结果表明,该模型能显著提高预测精度,适用于电力系统中长期负荷预测。

基于联合时序InSAR技术的矿区沉降隐患区识别

针对目前单一InSAR解译技术方法在复杂地表形变解译中精度及可靠性有限的难点,提出了利用PS-InSAR(persist scatterers InSAR)、SBAS-InSAR(small base-line subsets InSAR)这2种时序InSAR技术联合进行山地矿区地面沉降隐患区圈划的方法。以湖北省宜都市松宜矿区为例,基于大样本理论,利用矿区内高精度的PS点形变结果,校正具有高空间覆盖率的SBAS-InSAR处理结果,从而进一步提高地表形变监测精度并增加形变靶区范围圈划的准确度。通过对比使用单一PS-InSAR技术和经过PS-SBAS联合方法处理后得到的典型形变点时序曲线及野外实地调查,验证了解译结果的可靠性。研究表明:联合时序InSAR技术可以提高地表沉降监测精度并增加地表变形靶区范围圈划的准确度,为类似山地矿区的地面沉降隐患监测与分析提供新的技术思路。

海洋微型生物碳泵——从微型生物生态过程到碳循环机制效应

微型生物是海洋生态系统中"看不见的主角",在资源环境以及全球变化中扮演着举足轻重的角色.本研究通过方法创新和大量现场调查,从一类特殊微型生物类群——好氧不产氧光合异养细菌(AAPB)入手,展开了微型生物生态过程与机制的系统研究,修正了国际同行AAPB计数方法的误差,获得了全球海洋AAPB的分布规律,解释了以往现场实测结果的分歧,澄清了以往理论上的偏颇认识;建立了包括不产氧光能利用途径的上层海洋碳循环模型,并通过大量现场实测揭示:细菌光能利用关系到海区碳循环的"源""汇"格局;在这些研究基础上探讨了新的海洋碳循环机制,提出了"微型生物碳泵"理论框架,为全面认识海洋储碳机制、促进学科交叉、研发海洋碳汇奠定了基础.

移动通信用户规模的预测分析

移动通信业务预测的对象主要是移动通信用户数,可供使用的预测技术分为定性预测和定量预测两类。文章中着重分析了定量预测中的一类——时间序列预测技术。

联合多平台InSAR数据集精确估计地表沉降速率场

分析了不同平台InSAR数据集的成像几何差异以及时空分辨率不一致对沉降场联合反演的影响,提出了多平台InSAR数据联合估计方法及其解决方案。将该方法应用于分析覆盖上海地区的18景TerraSAR-X、16景ENVISAT ASAR和20景ALOS PALSAR数据,提取了数据共同覆盖时间段内(2009年~2010年)的上海市地表沉降速率场分布,并与同期获取的水准数据进行了对比验证。实验结果表明,本文方法能有效的联合多组观测数据给出更精确的沉降估计结果,且无需外部数据校正。

生猪价格指数保险中的系统性风险问题研究

本文根据系统性风险的基本特征，通过“相关系数”识别生猪市场价格中的系统性风险，然后分别运用时间序列分解技术和指数平滑技术分解生猪市场价格序列和玉米市场价格序列中的趋势性因素、周期性因素。实证研究结果表明，生猪市场价格中的趋势性因素和周期性因素是导致生猪市场价格出现系统性风险的主要原因之一。现阶段的生猪价格指数保险在承保时忽视了价格序列中的趋势性因素和周期性因素，以“猪粮比”作为生猪价格指数保险的赔付标准存在一定局限性。系统性风险的存在决定了我国生猪价格指数保险不宜贸然全国推广。

从微型生物功能类群研究到海洋储碳机制的新认识——方法创新带动科学发现的一个典型案例

海洋微型生物是海洋生物地球化学循环的主要驱动者,也是海洋能量代谢的主要参与者,在海洋生态系统中发挥着举足轻重的作用.好氧不产氧光合异养细菌(AAPB)是海洋中一类重要的功能类群,在海洋中广泛分布,它们可以利用光能补充自身的能量代谢,在海洋碳循环中发挥着重要而特殊的作用.在21世纪初,由于微型生物显微荧光定量方法的弊端,人们对于AAPB分布规律的认识存在着一定的偏差."时间序列红外荧光显微数字化方法"(TIREM)的建立,修正了AAPB定量偏差,揭示了海洋中AAPB分布的真正规律.之后,对AAPB生态分布调控因素的进一步研究表明:相对于光照,溶解有机碳(DOC)对AAPB绝对丰度和相对丰度的影响更重要.此认识推翻了"AAPB通过利用光能就可以赢得与普通异养细菌竞争"这一"想当然"的理论推测.而对AAPB碳源利用特点的研究表明,此功能类群具有重要的碳分馏作用,即AAPB在碳代谢过程中,部分碳源并非简单的沿着传统生物泵方向传递.在此基础上的海洋微型生物与DOC相互作用关系研究,最终导致海洋储碳新机制—微型生物碳泵(MCP)的提出,它解释了海洋中巨大溶解有机碳库存在的原因和机制,实现了海洋储碳机制理论上的新突破.

九寨沟震后滑坡隐患雷达遥感早期识别与形变监测

2017-08-08,中国四川省九寨沟县发生Ms 7.0级地震,此次地震震级大、震源浅、烈度高,造成了严重的人员伤亡与财产损失,并引发了大量山体崩塌、滑坡等次生灾害。利用合成孔径雷达干涉测量(synthetic aperture radar interferometry,InSAR)技术对九寨沟地区开展潜在滑坡隐患早期识别与探测研究。首先,通过常规差分干涉测量(differential InSAR,DInSAR)技术处理分析6景先进陆地观测卫星(advanced land observing satellite,ALOS)-2 L波段相控合成孔径雷达(phased array type L-band synthetic aperture radar,PALSAR)-2升轨数据,对研究区域进行了灾害隐患快速普查;然后,利用时间序列InSAR技术处理112景哨兵1号(Sentinel-1)升降轨数据,对重点区域进行精细详查分析。研究结果发现,在九寨沟地区共探测出13处滑坡隐患,其中7处毗邻居民区;进一步对重点滑坡隐患进行时序变形监测,发现多处滑坡自震后长期处于持续线性形变中,对当地人民生命财产安全构成潜在威胁。实地调查结果验证了基于InSAR技术的滑坡隐患早期识别与探测方法的可靠性,研究结果可为九寨沟地区防灾减灾提供重要的决策依据。

四川茂县岷江河谷区段滑坡隐患雷达遥感识别与形变监测

长期以来,中国四川省茂县地区受地质、地形条件和构造活动的影响,滑坡等地质灾害频发,给人民的生命财产和公路等基础设施安全带来了巨大的威胁,因此需要对滑坡隐患区域进行有效识别和监测。以时序哨兵1号A、B卫星(Sentinel-1A/1B)影像为数据源,利用时间序列合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)技术对茂县岷江河谷区段的潜在滑坡隐患开展识别监测,对重点区段进行了分析,同时分析探讨了InSAR滑坡监测中不同轨道数据的视线方向形变测量灵敏度差异。从实验结果中成功探测识别出了茂县岷江河谷沟口乡至石大关乡段的20余处滑坡隐患,现场实地考察验证了识别结果的准确性,证明了时序InSAR方法在高山河谷区滑坡隐患识别监测中的有效性。