阿富汗地震R/S分形特征及地震活动性分析

地震的发生具有非线性特征,分形理论能够刻画地震时空分布特征及其变化过程。本文基于R/S分析方法确定阿富汗主要地震带的分形特征,利用ARIMA模型对兴都—库什山地震带可能发生的年度最大震级进行预测。R/S分析表明,兴都—库什山地震带Hurst指数为0.9125,地震活动记忆周期为8年;苏莱曼山地震带Hurst指数为0.7281,地震活动记忆周期为9年。兴都—库什山和苏莱曼山地震带地震活动的变化趋势与历史变化一致,且兴都—库什山地震带的趋势延续性比苏莱曼山地震带更为显著。ARIMA模型预测结果显示,2022—2026年兴都—库什山地震带可能发生的年度最大震级分别为M_(b)6.2、M_(b)6.1、M_(b)5.8、M_(b)5.8和M_(b)6.1。

R/S分析在滑坡变形趋势预测中的应用

R/S分析(重标度极差分析)是一种描述和刻画非线性时间序列的有效方法。针对滑坡地表位移监测时序确定性与随机性共存的复杂非线性特征,对三峡库区的一个实例滑坡的长时期位移时序进行了R/S分析。分别计算了滑坡累积位移时序和增量位移时序的Hurst指数,指出增量位移时序是更有效的分形结构,其Hurst指数能定量刻画滑坡的变形趋势;分析了滑坡增量位移时序的非周期循环长度,发现滑坡前缘与中后部的增量位移时序Hurst指数和非周期循环长度存在显著差别,并从滑坡变形诱发机制上解释了这一差异产生的内在原因;最后基于滑坡变形演化的力学机理,提出了一个利用增量位移时序Hurst指数判断滑坡加速变形阶段的概念模型:为提高和完善滑坡失稳时间预测预报理论,提供了一个有意义的新思路和新方法。

基于R/S分析法的等维灰数递补动态GM(1,1)模型预测矿井涌水量

针对矿井涌水量时间序列的分形与灰色特征,采用重标极差分析法(R/S分析法)确定涌水量时间序列的Hurst指数和平均循环周期,在一个周期内建立等维灰数递补动态GM(1,1)预测模型。充分利用最新信息,提高模型预测精度。运用基于R/S分析法的GM(1,1)模型对陕北某矿矿井涌水量进行分析预测,结果表明,模型拟合程度好,预测精度高,能够为矿井安全生产提供决策依据。

基于R/S分析法的矿井涌水量时间序列分析及定量预测

基于R/S分析法对矿井涌水量时间序列进行了分形刻画,结合灰色预测理论对某矿井涌水量进行了定量预测,结果表明:2011-2017年季度涌水量时间序列的Hurst指数估计值与1极为接近,说明时间序列具有长程相关性,且持续性极强;Hurst指数有效性验证结果显示,研究区原始的矿井涌水量时间序列存在记忆性,为有偏布朗运动,涌水量时间序列的平均循环周期为5个季度;基于2011-2017年季度涌水量数据建立的灰色预测模型、R/S灰色预测模型的建模精度分别为81.35%、97.56%,对2018年季度涌水量时间序列的预测精度分别为81.76%、89.06%;R/S灰色预测模型兼具灰色预测及R/S分析的特点,相比R/S分析能实现定量预测,相比灰色预测能提高预测精度,在水文地质条件不明或研究程度较低的情况下具有较大的应用潜力。

应用灰色模型对新场气田产量递减井进行动态预测

运用R/S分析的基本原理和方法,对四川新场气田20余口产量递减井分别进行了Hurst指数计算,计算值均大于0.5,说明气井的产气量变化具有明显趋势性成分,并且这种趋势性成分均表现为持续性。引用GM(1,1)灰色模型对气井的产量进行拟合,并在此基础上进行了产量预测。结果表明该模型是可靠的,实用的,可行的。

深圳市二手房价格指数分形特征研究

深圳市二手房销售价格指数的时间序列存在非线性和自仿射性的特征,且呈现出某种趋势和循环周期的特性;因此对其价格指数分形特性的研究,为掌控房价指数的走势提供量化的依据。文章以深圳市2005年1月—2015年2月每月的二手房销售价格指数为研究对象,运用R/S分析方法进行分析,证明二手房价格指数具有分形特征,且具有显著的长期记忆性特征。在此基础上,建立基于序列和变换的分形模型,对深圳市二手房短期的价格指数进行预测,以期为投资者和管理运营者提供参考信息。