基于熵谱理论的月径流预报

【目的】探讨熵谱模型在月径流预报中的应用效果以及训练期长度对模型预报精度的影响,为熵谱模型在径流预报中的应用提供参考。【方法】月径流预报依据黑河莺落峡站月径流资料,采用伯格熵(BESA)和构造熵(CESA)2种熵谱模型进行月径流预报,并用平均相对误差(RE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)和纳西效率系数(NSE)对模型预报精度进行评价。【结果】训练期长度过短会使模型阶数偏低,模型无法做出准确的预测;训练期长度过长会使模型阶数偏高,此时训练期和验证期精度反而略微下降;适中的训练期长度能够使模型的训练期和验证期精度均相对较高且稳定。对于黑河莺落峡站,BESA模型的最佳训练期长度为13年,CESA模型的最佳训练期长度为19年,CESA模型的训练期拟合精度和验证期预报精度均高于BESA模型,同时CESA模型在汛期预报精度相对较高,而BESA模型在非汛期预报精度相对较高。【结论】BESA和CESA 2种模型都可用于月径流预报,但需要合理选择训练期长度,使模型阶数适中且稳定,以提高预报精度和可靠性。

基于裂缝预测与流体预测技术的煤层顶板富水性研究——以葛泉矿2煤层为例

为了查清葛泉矿五六七采区和葛泉东井两个区块2煤顶板富水特征,在已知地质构造和高物性地层空间展布的基础上,采用裂缝预测技术对不同尺度裂缝进行研究,同时采用高频衰减梯度进行流体预测,进而对煤层顶板富水性进行了预测。结果表明:葛泉矿五六七采区顶板富水区主要集中在中西部地区,葛泉东井整体富水性差。该研究成果可对葛泉矿2煤层顶板富水性预测提供依据,在开采过程中,对重点区域提高警惕,能有效预防水害事故的发生。

煤田三维地震资料体解释方法与应用

常规煤田三维地震资料解释方法单一,解释中将三维地震资料进行二维化解释,既费时又费力,还受到解释人员个人主观因素的影响,不能有效利用地震数据中丰富的数据信息,解释中还往往造成对小构造的遗漏,解释结果不能客观反映真实的构造特征等问题。对以往常规三维地震资料解释方法进行改良,提出体解释方法,首先利用三维可视化技术对数据体进行浏览,确定不同于常规Inline和Crossline线的主要构造解释方向;其次利用层位约束下的各种属性体对小构造进行解释,如方差体、蚂蚁体、局部构造熵等;最后剔除构造假象后,得到最终的解释成果。这种体解释方法不仅提高了解释工作的效率,减少了人为的主观因素,还提高了解释精度,具有很强的实用性。

金融市场运行与实体经济发展互动关系实证研究

笔者在中国国家统计局数据中心、EPS数据库以及国泰安数据库搜寻2006年~2016年的月度数据,选取银行市场、股票市场、债券市场、外汇市场、保险市场以及黄金市场的指标来反映金融市场的运行绩效;选取制造业采购经理指数、非制造业商贸活动指数来反映实体经济市场运行绩效。基于熵权法-TOPSIS算法,构建金融市场状态指数以及实体经济发展指数,发现指数较能反映真实经济运行状况。并构建VAR模型分析金融市场与实体经济市场的动态互动关系,并分析不同时期金融结构对实体经济市场的影响。研究得出:当期的金融/实体经济市场的脉冲方向与前期的实体经济/金融市场保持一致,前期,二者互动作用不够理想,常出现相互的负向脉冲作用,2008年二者都受到金融危机的严重影响,金融与实体的挫败均不同程度地影响对方市场,2009年政府救市,大量投资刺激实体经济,从而人们投资欲望提升,实体经济市场对当期金融市场的影响强于前期金融市场对当期实体经济市场的影响;后期,二者的响应曲线形状渐趋一致,出现较为平稳且互助。