干旱形成机制与预测理论方法及其灾害风险特征研究进展与展望

在全球变暖背景下,干旱事件发生的频率和强度不断增大、影响不断加重,干旱发生规律的异常性和机制的复杂性也更为突出,对干旱形成机制、预测理论方法及灾害风险变化规律等方面都提出了新的挑战,也制约了当前干旱预测、预警及其灾害防控能力的提高。近年来,在国家重点基础研究发展计划(973计划)课题等多个国家级项目支持下,已在干旱灾害形成机制与预测理论方法及其风险特征方面取得了一系列新成果。通过动力诊断、数值模拟和田间试验等方法,开展了干旱形成的多因子协同作用和多尺度叠加机制、干旱致灾过程的逐阶递进特征,以及干旱灾害风险分布演化的主控因素等方面的研究。对如下几方面的新进展进行了系统总结归纳:(1)厘清了全球变暖背景下青藏高原热力、海温、夏季风、遥相关等多因子对干旱形成的作用机制。(2)发现了降水亏缺时间尺度和农作物不同生长阶段的干旱敏感性规律。(3)揭示了变暖背景下典型区域干旱灾害风险分布及其变异的新特征;构建了干旱灾害风险新概念模型。(4)研发了东亚季风区的季节和次季节干旱集成预测系统。在总结归纳已取得研究成果的基础上,对未来干旱形成机制及其灾害风险科学研究进行了展望,提出了5个重点研究方向:(1)多因子联动及其多尺度叠加效应对干旱形成的影响;(2)系统整合人类活动和决策以及相关反馈的气候模式研究;(3)揭示陆-气耦合和大气环流协同作用对干旱的影响;(4)认识干旱灾害对粮食安全和生态安全影响的关键过程;(5)提高不同气候情景下干旱预估的准确度。

D-S理论和Markov链组合的桥梁性能退化预测研究

为准确预测桥梁性能退化,考虑到数据随机性和微小扰动发生状态跳跃,提出了一种D-S(Dempster-Shafer)证据理论和Markov链组合的桥梁性能退化组合预测模型和性能退化率的概念.该模型基于指数平滑(exponential smoothing,ES)方法获得新的预测数据序列,并利用Markov链和D-S理论不断进行优化,从而实现桥梁性能退化的组合预测.实际工程的应用结果表明:性能退化率可以直观地表征在梁性能退化的速度.其次,该模型的平均相对误差为1.54%,较于回归、灰色和模糊加权Markov链模型,精度分别提高了1.11%,0.88%和2.8%,而后验差比值为0.242,小于0.35;模型的标准差为9.021,相比其他模型分别减小了3.978,3.405和7.500,而变异系数为0.109,均小于其他模型,验证了组合预测模型在精度和稳定性方面的优越性,可为在役桥梁结构性能退化预测与维护提供理论基础.

基于D-S证据理论的岩爆预测方法研究

为了有效预测岩爆,提出基于D-S证据理论的岩爆预测方法.首先,选取与岩爆发生相关的6个指标因素作为证据体,并通过模糊物元框架和正态型隶属度函数构建证据体的基本概率分配.然后,利用K均值将证据体分类,并提出簇内证据用传统方式融合而簇间证据用权重方式融合的组合融合规则,以减轻高冲突证据融合的不利影响.最后,将模型应用在秦岭终南山公路隧道2号竖井工程,且与经验方法对比.为了分析预测过程的不确定性和估计岩爆发生概率,采用蒙特卡洛模拟进行抽样仿真,并通过Spearman秩相关系数衡量输入指标的全局敏感性.研究结果表明:输入指标在不同的岩爆案例的影响程度差异较大且方向不同;5个岩爆案例的发生概率在40.8%~70.1%之间.该模型表现出优异的预测分类性能,可为深埋地下工程岩爆预测提供参考.

攀西某强蚀变钒钛磁铁矿钛的赋存状态及理论指标预测

攀西四大矿区是我国战略资源铁、钛主产区,铁、钛均可综合利用,矿集区内铁主要从钛磁铁矿中回收,钛主要从钛铁矿中回收,从其他矿物中回收的类型鲜有报道。对攀西某地强蚀变矿石研究发现,矿石中铁含量低,主要赋存于绿泥石中,无利用价值;钛可有效利用,钛的赋存机制与四大矿集区差异较大。为查清该矿石中钛的赋存状态,采用多种矿物学研究手段对矿石进行了深入研究。研究结果表明:矿石中钛的主要载体矿物为锐钛矿及钛铁矿,分别占总钛的51.39%、21.54%,二者或紧密共生,或独立存在,粒间普遍分布不规则填隙状碳酸盐等脉石矿物;锐钛矿与钛铁矿粒径0.074 mm以上含量低,分别占35.64%、43.92%,细磨单体解离度较差。此外,因矿石发生重度蚀变,少量钛还分布在结晶较差无法有效利用的锐钛矿-绿泥石过度相及榍石等矿物中,即矿石为细粒难选冶、钛赋存状态复杂的钒钛磁铁矿矿石。基于矿石的嵌布特性,最终制定了原矿棒磨后摇床富集钛,预富集产品焙烧-磨矿-酸洗-浮钛-酸浸的混合选钛工艺流程,获得了TiO_(2)品位及回收率均在50%以上的钛精矿,研究成果为该区钛的后续选冶工艺制定提供了新的理论支撑,释放了呆滞钛资源,对同类型矿石综合利用具有重要的参考意义。

基于灰色理论的几种模型在基坑变形预测中的应用综述

基坑工程在施工过程中会受到环境、天气、人为等因素影响发生沉降变形,给工程建设带来安全隐患。以灰色系统理论为基础,分析基坑变形预测中的几个主要模型,包括GM(1,1)模型,灰色残差修正GM(1,1)模型,灰色Verhulst模型,灰色马尔可夫预测模型,灰色神经网络预测模型等几种不同模型对基坑施工过程中发生的变形进行预测,并阐明不同模型间的优劣势及其应用范围。结论是:各个模型都有各自的优缺点和适用性,都在基建发展过程中起到了重要作用。

基坑降水引发的沉降理论计算及预测研究

为有效掌握基坑沉降变形规律,以基坑所处地质条件为基础,先结合有效应力原理,利用分层综合法计算基坑降水引发的沉降理论值;其次,再以基坑施工过程中的现场沉降监测数据为基础,通过变形预测来佐证理论计算值的准确性。分析结果表明:在基坑沉降的理论计算结果中,沉降理论计算值均不同程度的小于沉降监测值,且随着与降水井中心距离的增加,沉降值具持续减小特征;在基坑沉降的预测研究结果中,所得预测结果的相对误差均值介于2.02%~2.09%,说明ILSO-RVM-CT在基坑沉降变形预测中具有较强的预测能力,且预测结果显示基坑沉降变形后续还会具小速率增加特征,说明基坑沉降变形趋于稳定。

基于分解集成及不确定理论的碳价格预测

准确的碳市场价格预测是碳排放交易市场相关政策制定和碳金融发展的基础.为消除碳市场价格原始序列存在的非线性、非平稳性、高噪声性和不确定性,准确预测碳市场价格,论文将不确定理论、集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)和径向基神经网络(radial basis function,简称RBF)相结合,构建了碳市场价格预测模型,并将其应用于广东省碳市场价格预测.首先通过EEMD算法和fine-to-coarse方法对原始的碳市场价格数据进行分解和重构,得到具有不同变化规律的高频项和低频项,并将其代入RBF神经网络进行训练,然后采用不确定理论,对低频项的输出权重进行不确定性分析,对残差趋势项采用线性回归进行拟合,最后将3个子项的预测结果进行集成求和得到最终的碳市场价格预测值.实证结果表明无论是在均方根误差(root mean square error,简称RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,简称MAE)还是在平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,简称MAPE)指标方面,论文模型在碳市场价格预测方面都比其他预测模型更具优势,预测结果更准确.

基于灰色理论的储气库管柱剩余寿命预测研究

储气库在天然气的运输和储存方面发挥着不可替代的作用。针对储气库管柱腐蚀变量众多、关系复杂,且获取数据样本困难等问题,提出了基于灰色理论的储气库管柱剩余使用寿命预测方法。首先,结合灰色理论,设计了一种可动态更新建模数据的GM(1,1)(Grey Model)模型。其次,通过中石油某地下储气库中C5井中管柱剩余壁厚的样本数据集,建立了储气库管柱定量腐蚀剩余寿命预测模型,统计预测模型的平均相对误差,并与监测数据、最小二乘预测法进行比较。结果表明:基于灰色理论的预测方法平均相对误差为0.27%,模型预测达到一级精度,可作为预测储气库管柱安全性的一种新方式。最后,使用Matlab进行软件界面设计,开发储气库管柱剩余寿命预测软件,更加直观、快捷地实现其剩余寿命定量预测,最大限度地延长管柱乃至整个储气库的寿命。

面向全色域转杯纺纱的Kubelka-Munk双常数理论模型构建及颜色预测

为了能在色纺纱的纺纱阶段即时调控纱线颜色,减少混色成本,缩短工艺流程,结合三通道数控转杯纺纱的特点构建了全色域网格化混色模型,该模型可在纺纱过程中进行全色域范围内的色相调控、明度调控和彩度调控。为了解决色纺纱的测配色问题,得到与之相匹配的测配色系统,根据来样快速进行计算机测配色,节约成本,结合传统Kubelka-Munk双常数理论模型的特点,从构建的全色域网格化混色模型中选取混合样来进行颜色预测。从传统Kubelka-Munk双常数理论模型颜色预测的结果发现,部分混合样的预测反射率明显低于实际的反射率,针对这个问题,重新构建了新的Kubelka-Munk双常数理论模型来进行颜色预测得到新的预测反射率,并用插值替换的方法,把传统Kubelka-Munk双常数理论模型预测结果中明显低于实际反射率的部分用新的预测反射率替换,得到最终的混合样预测反射率。结果表明:与传统的Kubelka-Munk双常数理论模型预测混合样颜色结果相比,新的Kubelka-Munk双常数理论模型预测颜色并用插值替换法替换后得到的最终的混合样的颜色,色差平均值从1.48降低到1.04,且所有混合样的色差均能控制在2.0以内。该预测方法较传统Kubelka-Munk双常数理论模型具有更好的预测精度,所构建的全色域网格化混色模型和新的Kubelka-Munk双常数理论模型可应用于多基色纤维混色色彩和混合比的预测。

基于灰度理论的桥梁施工控制误差预测研究

定义桥梁状态实测值和理论值的比值为调整系数,将前n个施工阶段的实测调整系数作为原始数列,采用灰度预测模型对后续各施工阶段的调整系数进行预测,利用预测的调整系数对桥梁状态的理论计算值进行修正,案例的计算结果表明采用该方法修正后的桥梁状态数据与实测数据更为接近,预测过程具有较高的精度。

基于灰色系统理论GM(1,1)模型的全国异地就医发展趋势预测研究

目的分析GM(1,1)模型在我国异地就医领域中应用的可行性,并预测我国异地就医未来发展变化趋势,以期为医疗保障的政策制定与规划决策提供借鉴和参考。方法基于灰色系统理论GM(1,1)模型,对2023年—2030年我国异地就医人次和医疗费用变化趋势进行定量预测分析。结果异地就医人次2023年—2030年预测结果分别是11605.476万、12306.701万、13029.631万、13774.936万、14543.310万、15335.467万、16152.142万、16994.094万人次,其模型平均相对误差为6.103%;而异地就医医疗费用2023年—2030年预测结果分别是5402.736亿、5769.652亿、6149.246亿、6541.956亿、6948.235亿、7368.554亿、7803.395亿、8253.262亿元,其模型平均相对误差为4.385%。结论运用GM(1,1)模型对我国异地就医未来发展变化趋势进行预测分析是可行的,且预测精度等级优秀,预测值与实际值走势一致,模型拟合度较高,符合历史发展趋势,具有较为科学的预测效果。同时,从异地就医的风险管理、基金监管和疾病预防3个方面提出相应的对策建议,以促进异地就医健康良性发展。

TRIZ理论在提高海平面变化预测准确性中的应用研究

海平面变化是人们一直关注的话题,时刻影响着人们的生命财产安全,因此准确预测未来海平面变化以提前做好防灾减灾工作至关重要。而海平面变化序列因其非线性、非平稳性,以及多时间尺度变化的特性给海平面变化预测准确性带来了很大的困难,因此针对海平面变化预测准确性不高的问题,运用TRIZ(发明问题的解决理论)理论对海平面变化预测系统进行分析,通过创新思维分析、系统资源分析、系统功能分析、系统因果分析、系统裁剪、技术矛盾与发明原理、物理矛盾与分离原理和物-场模型及标准解,最终得到26种可行方案。通过对比确定最优方案,该方案通过优化验潮站选址,使验潮站利益最大化,根据优化后的验潮站位置将海平面分割成若干个区域,使用更高精度、更耐恶劣环境的验潮仪来监测各个区域的海平面变化,通过自适应旋转同步提取调频算法对验潮仪采集的数据进行处理分析,最后利用深度学习得到未来海平面预测模型,从而实现海平面变化预测准确性的提高,避免人民生命财产安全的损失,具有显著的经济与实用效益。

基于马尔科夫理论优化的地下咸水层CO_(2)溶解性能灰色预测模型

在地下咸水层封存过程中,CO_(2)的溶解反应将会影响其封存容量和稳定性,并对周围环境和生态系统造成不利影响。为合理分析CO_(2)在地下咸水层中的溶解性能,基于马尔科夫理论对灰色GM(1,1)模型进行优化,构建CO_(2)溶解性能灰色预测模型。通过预测单因素影响下CO_(2)在地下咸水层中的溶解性能,科学分析模型预测值与实测值的平均相对误差。结果表明:通过压强、温度及矿化度分析不同影响因素对CO_(2)在水中溶解性能,得出CO_(2)溶解性能灰色马尔科夫优化预测模型预测值与实测值的平均相对误差分别为0.37%、17.73%、0.21%;与灰色GM(1,1)模型相比,预测结果的平均相对误差分别降低了0.35、1.56、3.41百分点,CO_(2)溶解性能灰色预测模型预测精度更高。研究成果为CO_(2)在地下咸水层中的溶解封存提供数据支撑。

基于LightGBM算法和出行链理论的电动汽车充电负荷多时间尺度预测模型

为提高电动汽车充电负荷预测的准确性,设计了一种基于轻量级梯度提升机(LightGBM)算法和出行链理论的电动汽车充电负荷多时间尺度预测模型。利用出行链描述用户出行过程,采用蒙特卡洛法抽取时空数据,计算不同区域出行和停留时间的概率密度函数,采用牛顿法划分多时间尺度充电概率,明确驾驶时空分布与充电状况,并运用模糊数学定理与LightGBM分类充电负荷数据,构建了多季节多时段预测模型。采用LightGBM高效并行计算模式,明确充电负荷变化规律,实现了多时间尺度预测。试验结果表明:所建立的模型在不同季节和电动汽车数量条件下,预测误差低于100 kW,预测空报率低于3%,可准确展现充电负荷的变化规律。

基于Kubelka-Munk双常数理论的涤/黏双组分三色混色纤维配方预测

为了提高原液着色涤/黏双组分混配色打样效率,基于Kubelka-Munk双常数理论模型,选用3种单色(大红、宝兰G、金黄)涤纶短纤维和3种单色(大红、蓝色、黄色)黏胶短纤维为研究对象,以6种单色纤维进行双组分混色,按9种不同混合比例共得到54种三色混色双组分纤维样品。利用测色仪测定混色样的颜色特征参数:反射率(R)、颜色深度(K/S)、明亮度(L)、红绿色度(a)及黄蓝色度(b),利用最小二乘法对数据进行处理;最后对计算混色比例与实际混色比例之间的误差进行评价,以验证Kubelka-Munk双常数理论模型在双组分混配色中的适用性。结果表明,54种样品的色差均在1.0以下,均值为0.2775,标准差为0.2177,预测比例与实际比例差距较小,红色涤纶与蓝色、黄色黏胶组合的平均比例误差最小,为1.109%,说明其比例预测效果较好,而黄色涤纶与红色、蓝色黏胶组合的平均色差最小,为0.1721,说明其颜色预测较好。

基于序列理论的电网用户用电负荷自动预测分析

为解决用电负荷时间序列波动较大的问题,以及用户用电负荷预测存在较大误差的情况,本文提出一种基于序列理论的电网用户用电负荷自动预测系统。该系统能对电网用户历史用电负荷信息进行预处理,并对负荷序列进行分解,采用时间序列理论模型,通过分析用户历史用电负荷规律,预测未来某个阶段用户用电负荷,保证用户用电负荷的预测精度,以期为相关人员提供参考。

基于灰色理论的电力建设工程施工成本预测方法

为提升电力建设工程施工成本预测的精准度,提出了一种基于灰色理论的电力建设工程施工成本预测方法。该方法先以变电站建设项目为例,开展电力建设施工成本预测分析,后以选出的5个指标为基础,基于灰色理论,完成施工成本预测模型的构建,实现成本预测功能。结果表明,采用所提方法预测的施工成本误差仅为0.02%,证明其可对该类工程施工成本进行良好预测。

模型预测控制理论的研究与应用

模型预测控制由预测模型、滚动优化、反馈校正3大部分组成,其研究思想来源于工程实践,是社会需求和工业技术发展的产物。理论渊源及基础是最优控制与系统辨识,理论研究及算法实现的核心是结合预测控制方法特征进行控制问题的在线约束优化与系统性能保证,可满足模型精度不高、多变量、有约束的复杂对象的高品质控制要求。简要阐述了预测控制的理论框架、数学描述及类型,简要梳理了研究发展历程,归纳了近阶段预测控制领域的相关理论研究与工程应用,最后梳理了预测控制应用软件的更替历程。

基于平衡理论与灰色预测模型的区域路网综合调度指标优化研究

文章旨在应用平衡理论和灰色预测模型,结合实际数据进行预测和调度策略优化,以期实现城市交通的智能化管理和精准调控。通过对北京城市区域路网的调查与数据处理,得出了优化后的交通指标与拥堵改善效果,并对平衡理论与灰色预测模型的综合应用效果进行评估与分析。

基于灰色理论与IEC三比值融合的变压器故障预测方法

变压器是电力系统中最重要的设备之一,对其进行故障预测具有重要意义.本文提出了一种基于灰色理论和IEC比值相融合的电力变压器故障预测方法,针对实际历史数据和灰色GM(1,1)模型的不足,对原始变压器油中气体浓度数据进行插补与平滑预处理、初始条件的修正和应用残差修正等改进,建立符合精度要求预测模型,并对各气体浓度值进行预测,使用预测值得出IEC三比值编码,最后以改良IEC三比值编码规则预测变压器故障.以具体实例进行了验证,并与其他文献方法进行了比较,结果证明了该方法的可行性和有效性.