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基于模糊神经网络的广东省台风灾害损失预测

海洋环境科学 2022年第3期41卷 461-466页

作者：周纳刘强中国海洋大学工程学院山东青岛266100

台风灾害是我国最严重的海洋灾害之一,研究提高台风灾害损失预测的准确度对防灾减灾具有重要意义。针对目前机器学习算法在处理小样本数据时预测精度不高的问题,提出结合模糊数学的BP神经网络算法对台风灾害损失进行预测。本文选用广东... 详细信息

台风灾害是我国最严重的海洋灾害之一,研究提高台风灾害损失预测的准确度对防灾减灾具有重要意义。针对目前机器学习算法在处理小样本数据时预测精度不高的问题,提出结合模糊数学的BP神经网络算法对台风灾害损失进行预测。本文选用广东省2005-2016年记录较为完善的25个台风样本数据进行实验,首先利用信息扩散技术对初始数据进行正态信息扩散,再结合BP神经网络对台风灾害损失进行预测。结果表明,该方法能较好地解决台风灾害实测样本少和存在矛盾样本的问题,提高了台风灾害损失预测的精度。

关键词：信息扩散 BP神经网络台风灾害预测

基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升策略

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现代电力 2023年

作者：袁文海居来提·阿不力孜黄新民穆斯塔法·努尔黄韦博马静华北电力大学电气与电子工程学院国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司

考虑配电网所面临的极端灾害风险，提出一种基于灾害预测的配电网弹性供电策略。首先，分析灾害预测对配电网弹性供电的提升作用。其次，基于灾害预测信息，考虑应急电源车的优化部署与电能转运，提出配电网面临灾害时的预防、抵御和恢... 详细信息

考虑配电网所面临的极端灾害风险，提出一种基于灾害预测的配电网弹性供电策略。首先，分析灾害预测对配电网弹性供电的提升作用。其次，基于灾害预测信息，考虑应急电源车的优化部署与电能转运，提出配电网面临灾害时的预防、抵御和恢复3个阶段的供电弹性提升模型。第三，采用二阶锥松弛方法，将所构建的非凸非线性模型转化为混合整数二阶锥规划模型并求解。最后，通过改进的69节点配电系统进行算例仿真，验证了所提策略的有效性和优越性。

关键词：灾害预测配电网分布式电源弹性供电恢复

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变质砂岩隧道深埋段力学特性及灾害预测研究

变质砂岩隧道深埋段力学特性及灾害预测研究

作者：江树林中南大学

学位级别：硕士

高地应力是山岭隧道修建面临的主要恶劣环境之一。我国在“十四·五”规划中要求进一步加快推进全国交通基础设施互联互通,未来山岭隧道的建设规模会继续扩大。因此,针对山岭隧道深埋段高地应力条件下围岩的力学特性和灾害预测的研究,... 详细信息

高地应力是山岭隧道修建面临的主要恶劣环境之一。我国在“十四·五”规划中要求进一步加快推进全国交通基础设施互联互通,未来山岭隧道的建设规模会继续扩大。因此,针对山岭隧道深埋段高地应力条件下围岩的力学特性和灾害预测的研究,是十分有必要的。本文的研究内容主要有两点:一是利用材料伺服机、声发射监测系统及超声波监测仪研究了变质砂岩在单轴循环加卸载作用下的强度特征、声发射特征及波速特征等相关力学特性。二是综合采用理论分析和数值模拟等方法对黄山地区某变质砂岩隧道深埋段的地震灾害、岩爆灾害及围岩大变形灾害进行了预测判别。通过本文研究得到以下主要结论:(1)通过对变质砂岩开展系统的单轴分级循环加卸载试验,研究了变质砂岩的声发射及波速特征。研究发现,在加载破坏的前夕,变质砂岩声发射活动会有一个骤升再骤降的过程,骤降后很短的时间内岩石便会发生破坏,破坏时声发射信号达到显著峰值。即变质砂岩声发射活动存在“平静期”现象。变质砂岩波速变化存在一个应力“门槛值”,当应力超过此“门槛值”时,岩石损伤程度会显著增大,岩样波速快速下降。工程中可以利用变质砂岩声发射“平静期”和岩体波速快速下降的现象实现对岩体的破坏失稳预测。(2)通过分析现场钻孔勘察资料,确定了隧道深埋段具有高地应力场特征,并计算得出了隧道深埋段洞室横截面的地应力状态。(3)综合利用宏观地质特征分析法、围岩强度应力比法等多种理论判据,对该变质砂岩隧道深埋段围岩进行了岩爆灾害预测,指出隧道深埋段围岩不会出现足以影响施工安全程度的岩爆。(4)开展了隧道深埋段的预加固后的围岩和初支组合体变形特征数值模拟,对比分析了数值模拟结果与工程实际监控量测数据,验证了支护措施的可靠性。图59幅,表23个,参考文献130篇

关键词：隧道变质砂岩高地应力力学特性声发射岩石波速灾害预测

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矿山地质灾害预测与防控策略探讨

中文科技期刊数据库（全文版）自然科学 2024年第5期 0124-0127页

作者：刘玉松中化地质矿山总局江苏地质勘查院河南郑州221000

在当前的矿业活动进行中,矿山地质工程的安全性问题已经成为其发展的关键难题之一。以往的研究主要集中在探讨矿山的地质灾害的风险评估方式,然而,这些研究的结果并不理想,对于矿山地质灾害防护措施的规划和实施造成了影响。因此,正在... 详细信息

在当前的矿业活动进行中,矿山地质工程的安全性问题已经成为其发展的关键难题之一。以往的研究主要集中在探讨矿山的地质灾害的风险评估方式,然而,这些研究的结果并不理想,对于矿山地质灾害防护措施的规划和实施造成了影响。因此,正在进行矿山地质工程灾害预测技术的探索,并对当前矿山的地质状况进行了深入的解读,从而确立了矿山地质工程灾害预测技术的构建,并且实施了相关的应用评估。基于最后确定的技术,将对结果进行设计,期待通过对矿山地质工程灾害预测技术的深入研究和实践,能够为矿山工作的实施带来更大的安全保障。

关键词：矿山地质工程灾害预测防控策略

基于地铁施工事故案例的机器学习灾害预测方法

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数学的实践与认识 2022年第1期52卷 92-102页

作者：吴成宇项薇韩乐琦何淑波石钟淼黄益槐宁波大学机械工程与力学学院浙江宁波315000

针对城市轨道交通施工事故的频繁发生,建立了基于地铁施工事故案例的机器学习灾害预测模型.通过收集过往地铁施工事故案例建立数据集,引入天气气象、水文地质、周边环境、施工因素等外部风险源做为特征,分析决策树、随机森林、SVM、XGBo... 详细信息

针对城市轨道交通施工事故的频繁发生,建立了基于地铁施工事故案例的机器学习灾害预测模型.通过收集过往地铁施工事故案例建立数据集,引入天气气象、水文地质、周边环境、施工因素等外部风险源做为特征,分析决策树、随机森林、SVM、XGBoost等灾害预测模型对施工事故的预测能力.结果表明经过网格搜索后XGBoost的预测效果明显高于其他模型,其宏平均AUC值、微平均AUC值分别达到0.7564和0.8624相较于位列第二的模型分别高出0.87%和12.99%.

关键词：灾害预测机器学习算法比较 XGBoost

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基于分布式计算的小麦干热风灾害预测研究

基于分布式计算的小麦干热风灾害预测研究

作者：张志林河南农业大学

学位级别：硕士

小麦是我国的主要粮食作物之一,小麦的健康生长对我国国民经济的稳定发展有着重要意义。河南省位于中国中东部,以冬小麦为主要粮食作物。由于华北地区的气候较为多变,农业气象灾害时常发生,严重影响小麦生长,这些灾害中以干热风最为常... 详细信息

小麦是我国的主要粮食作物之一,小麦的健康生长对我国国民经济的稳定发展有着重要意义。河南省位于中国中东部,以冬小麦为主要粮食作物。由于华北地区的气候较为多变,农业气象灾害时常发生,严重影响小麦生长,这些灾害中以干热风最为常见并且危害很大,严重时甚至可以使小麦减产20%以上,所以在干热风灾害时常发生的情况下,如果能在灾害发生之前加以预测,并将预警信号发布出来,使农民积极采取措施,做到防灾抗灾,减少灾害所带来的影响,对小麦产量的稳步增长有着重大意义。本文以小麦干热风农业气象灾害预测为研究对象,针对当前小麦干热风灾害在短期预报方面的相对薄弱,以及对天气预报的依赖性较强等问题,本文基于数据挖掘技术,充分利用历史气象数据,构建了小麦干热风灾害预测模型。在确定模型可行后,并将计算模型部署到分布式环境下,以应对以后数据量增长所带来的计算效率和实时性问题。最后构建了小麦干热风灾害预测原型系统,为用户提供灾害预测服务。本文所做的工作主要包括以下几个方面:(1)小麦干热风灾害预测模型的构建。本文在分析了小麦干热风的致灾机理、等级指标后,通过对历史数据进行整理标注,标注完成后,初步筛选影响干热风的前期因子,共18个维度,采用主成分分析法抽取影响干热风发生的重要因子,为模型所面临的维度灾难提供了解决方法。然后选取数据挖掘中的BP神经网络和支持向量机算法作为备选算法对小麦干热风灾害进行预测,构建基于BP神经网络与支持向量机(SVM)的组合预测模型。最后通过对模型进行评价,证明该模型的可行性,可以用来对小麦干热风灾害进行预测。(2)分布式环境下算法设计。为应对数据量增长所带来的实时性计算问题,设计了基于分布式计算平台Spark下的并行BP神经网络算法和并行支持向量机(SVM)算法。采用建立的小麦干热风灾害预测模型,进行实验,对比了单机环境下的模型和分布式环境下模型的效率。通过实验证明,分布式环境下的并行算法在数据量足够大的情况下效率要高于单机环境下的串行算法,为将来数据量增长,模型能够实时、高效计算提供技术支撑。(3)小麦干热风灾害预测原型系统开发。架构设计主要包括数据采集以及预处理、分布式环境下模型的设计和实时的预测服务。其中数据处理主要包括对历史数据的挖掘和实时数据的计算分析;实时的预测服务主要基于分布式环境下的模型设计,构建分布式模型计算子系统,并通过Web API技术将预测结果展示出来。在分布式模型计算子系统中,每天接收的数据保留下来,作为历史数据进行训练,实时更新模型,用于下次小麦干热风灾害的预测。本文通过将历史数据进行搜集整理,对小麦干热风气象灾害建立模型,验证其模型的可行性,并实现分布式环境下的模型设计,构建原型系统,实时高效的对小麦干热风进行预报。本文所做的工作为用户及时收到预测信息并采取措施避免减产提供技术支撑,为其他气象灾害的预测提供了一定思路,对我国小麦产量稳步增长具有一定意义。

关键词：干热风灾害预测数据挖掘分布式计算 Spark

可变卷积核Conv-LSTM在滑坡灾害预测中的应用

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福建电脑 2023年第12期39卷 28-31页

作者：朱天强聂闻吴贤振江西理工大学江西赣州341099 泉州装备制造研究所福建泉州362000

滑坡灾害预测对于减轻灾害损失和保障人民生命财产安全具有重要的实际意义。原始Conv-LSTM网络用于滑坡预测时,其固定大小的卷积核难以自适应提取多尺度特征。为解决这一问题,本文提出了一种改进型Conv-LSTM网络,通过设计可变尺寸卷积核... 详细信息

滑坡灾害预测对于减轻灾害损失和保障人民生命财产安全具有重要的实际意义。原始Conv-LSTM网络用于滑坡预测时,其固定大小的卷积核难以自适应提取多尺度特征。为解决这一问题,本文提出了一种改进型Conv-LSTM网络,通过设计可变尺寸卷积核,实现对滑坡复杂环境的多尺度时空特征学习。实验的结果表明,改进网络的MSE损失降低了10.3%,MAE误差降低16.8%,预测效果明显提升。实验结果验证了改进网络的有效性,为滑坡预测任务提供了一种可行的网络结构优化方案。

关键词：滑坡灾害预测长短期记忆网络

黄土高原河谷城市潜在地震液化特征及灾害预测

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土木工程学报 2014年第S1期47卷 301-306页

作者：王谦王峻钟秀梅柴少峰刘红玫夏坤中国地震局黄土地震工程重点实验室甘肃兰州730000 兰州大学土木工程与力学学院甘肃兰州730000 中国地震局兰州地震研究所甘肃兰州730000

以天水市区为例,在研究区内采集砂土和原状黄土试样,通过对所取试样的室内动三轴液化试验结果进行分析,探讨黄土高原河谷城市的土壤地震液化特征。采用Seed-Idriss简化判别法,对研究区内土壤在不同等效烈度地震作用下的液化势进行判别,... 详细信息

以天水市区为例,在研究区内采集砂土和原状黄土试样,通过对所取试样的室内动三轴液化试验结果进行分析,探讨黄土高原河谷城市的土壤地震液化特征。采用Seed-Idriss简化判别法,对研究区内土壤在不同等效烈度地震作用下的液化势进行判别,并结合黄土高原河谷城市的地形地貌和地质构造特征,对黄土高原河谷城市土壤地震液化灾害进行预测。结果表明:黄土高原河谷城市的饱和土体在地震作用下,由于黄土质地疏松,抗液化强度更低,在Ⅶ度的地震作用下即可液化;液化不会产生喷水现象,但易导致滑坡和泥流灾害,其抗液化强度主要受密度和塑性指数的影响。砂土在Ⅷ度及以上地震作用下液化,且存在喷水冒砂现象,可导致地面开裂、地基不均匀沉降和建筑地基失稳破坏;粒径为影响砂土液化的最主要因素,粉砂比细砂更易液化。

关键词：砂土液化饱和黄土液化残余变形特征孔隙水压力特征灾害预测

基于气象数据挖掘的广东省农业高温灾害预测研究

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华南农业大学学报 2015年第2期36卷 106-112页

作者：王丹妮包世泰王春林唐力生华南农业大学信息学院广东广州510642 中山大学新华学院广东广州510520 广东省气候与农业气象中心广东广州510680

【目的】对广东省气象观测数据挖掘分析,以广东省农业气象灾害中的高温为例,预测可能存在的灾害及其等级.【方法】在缺乏灾害判定规则和历史灾情等先验知识的条件下,应用模糊C均值聚类算法(FCM)挖掘得出关键属性的聚类中心和隶属度矩阵... 详细信息

【目的】对广东省气象观测数据挖掘分析,以广东省农业气象灾害中的高温为例,预测可能存在的灾害及其等级.【方法】在缺乏灾害判定规则和历史灾情等先验知识的条件下,应用模糊C均值聚类算法(FCM)挖掘得出关键属性的聚类中心和隶属度矩阵,建立灾害等级判定规则,进而通过气象观测数据预测可能即将发生的农业气象灾害及其等级.通过误差反向传播(BP)神经网络算法对气象观测历史数据及同期发布的灾害等级数据进行学习,训练后的网络模型可以准确地揭示内在的灾害发生规律,进而通过气象观测数据精确地预测可能即将发生的农业气象灾害及其等级.【结果和结论】BP和FCM 2种数据挖掘方法在缺乏先验知识的条件下,均可以通过气象观测数据准确预测农业气象灾害,结果对比表明前者预测气象站点灾害等级的精度略优于后者.

关键词：模糊聚类 BP神经网络数据挖掘高温灾害灾害预测