简介：摘要：随着社会的进步与发展，交通强国战略的提出，使得交通在生活中占据重要地位。为了解决各类交通问题，在交通网络日益复杂的情况下，交通流预测成为智能交通系统的热门领域，因为准确的交通流预测，有利于提高交通运行效率。本文从社会交通流量增加的大背景出发，阐述当前较为常用的交通流预测模型，分析得出使用综合模型进行交通流预测是效果较好的方式，要想得到可靠的交通流数据就要提高预测的精度和准确度。

简介：本文利用民和县1958—1992年共35年的春、夏旱资料,分析了干旱与前一年秋季降水、蒸发量、当年3—7月份降水的关系,寻找出与干旱相关比较好、物理意义明确的因子,建立了民和地区干旱气候预测模型。结果表明:此模型对干旱的预测能力较强,尤其是对来年有、无春旱的预测预报能力更为明显。

简介：一维的数字模型已发展到能描述地质参数的演变影响储层气体扩散损失的问题。这些现象的理论模型,是根据物质通过多孔介质的移动方程和气——水体系中的热(动)力学理论提出来的。数字模拟的目的,在于预测整个地质时期储层气体的损失和盖层以及上覆沉积物内的游离气体的分布情况。用修改的水相享利(Henry)定律和气相李——克塞尔(Lee—Kesler)法计算气体的平衡浓度。扩散系数是温度和压力的函数。通过控制体积的方法求解方程,并讨论了数字积分图。模型可处理任何一种边界条件和通过盖层的气相运移通道。模型应用于典型的北海气田盖层。对不同地质假设的甲烷分布进行了计算。

简介：为探索气候变化影响下水文极值的非平稳性和预测方法,建立了水文极值非平稳广义极值（GEV）分布的统计预测模型。利用1952—2010年淮河上游流域累计面雨量和流量年最大值资料、同期500hPa环流特征量资料以及17个CMIP5模式对环流特征量的模拟结果,筛选出对水文极值影响显著的年平均北半球极涡强度指数作为GEV分布参数的预测因子。分析了在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下2006—2050年淮河上游流域水文极值对气候变化的响应。结果表明,10年以下与10年以上重现期的水文极值在非平稳过程中呈现前者下降而后者上升的相反变化趋势;多模型预测的集合平均在未来情景中均呈现上升趋势,情景排放量越大增幅越大,重现期越长增幅也越大。与极值的常态相比,极值的极端态更易受气候变化影响。

简介：以东北玉米冷害预测为例，介绍了近年发展的基于热量指数预测的热量年型统计预测模型和基于玉米生长模式的机理性预测模型，比较了两类模型在预报原理、预报对象、预报时效及准确率等方面的各自差别和利弊，探讨了两类模型取长补短优势互补的可能方法，展望了农业气象灾害预测预警技术发展的若干问题。

简介：基于柯布-道格拉斯生产函数与自回归移动平均模型(ARIMA)构建出一个GDP综合预测模型,并且考虑十九大全面建成小康社会与实现共同富裕的精神与国家关于技术、资本、劳动力等方面的区域平衡发展战略调整模型的参数,计算了2016-2050年中国分省的GDP总量与人均GDP,进一步通过计算省区间人均GDP的基尼系数来分析省区协调发展的水平。研究结果表明,在考虑省区协调发展时,各省区在2016-2050年间的GDP总量与人均GDP的差距逐渐缩小,省区间人均GDP的基尼系数将从2015年的0.219下降到2030年的0.176和2050年的0.137,未来区域间发展不均衡的态势在实现经济稳步增长同时可以得到缓解。

简介：本文客观定量地计算了庆阳地区８县（市）的春旱指数，分析了其时空分布特征，用均生函数模型建立了春旱分片预测方法，历史回代及业务应用效果理想。

简介：本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。

简介：对石油地质学家来说,渗透率是一个关键的参数。在多孔介质模型中模拟压实和胶结过程,获得了砂岩储层中渗透率如何受到控制的新认识。对简单砂岩,这种认识可用于预测渗透率。若模型的孔隙几何形态完全被确定,使用流动网格模型则可直接计算渗透率。这种计算所取决的基本原理,在物理上是严密的。与许多以前预测渗透率的方法相比,在计算中勿需调整参数,不需要附加的测量或对比(例如,毛管压力资料或岩石薄片的孔隙资料)。对于致密砂岩、石英胶结砂岩或致密石英胶结砂岩,由模型得出的孔隙度和渗透率趋势与Fontainebleau砂岩样品的测量结果非常一致。这些砂岩样品的渗透率跨度几乎达5个数量级。这种模型也正确地预测了Fontainebleau砂岩孔喉大小分布的压汞测量结果。我们发现,模型的孔隙几何特性在空间上是相关的,这种随机性偏离的空间分布特征大大影响宏观特性,如渗透率。预测和测量结果的一致性表明,空间相关性在粒间孔隙介质中是固有的。因此在这种介质中转移的不相关(或任意相关)模型在物理上不具代表性。我们也讨论了把这种模式延伸到预测较复杂的岩石性质。

简介：本文应用二级模糊综合评判方法,建立了地震心理预测的数学模型,并应用灰关联分析和概率论确定模型中的参数。既考虑了心理反应过程的模糊性,又考虑了它的随机性,使这个模型不仅比较合理,而且非常灵活、简便和实用。

简介：利用2005-2015年丹东市河口地区桃树盛花期物候观测资料和宽甸国家基准气候站的逐日平均气温观测资料,分析了丹东地区桃树盛花期与气温要素之间的关系,并采用活动积温、有效积温和滑动积温3种积温模型对丹东地区桃树盛花期进行预测.结果表明：基于国际通用的SW（SpringWarming）物候模型原理建立了活动积温、有效积温和滑动积温3种积温模型模拟丹东地区的桃树盛花期,采用0.1℃温度间隔普查和数学偏差方法确定每种积温模型最具代表性的界限温度及桃树花期前积温阈值,并检验评估3种积温模型的适用性.滑动积温模型对丹东市河口地区桃树盛花期的预测适用性最好,内部检验的准确率为90.91%;其次为活动积温模型（81.82%）,有效积温模型的预测效果最差（63.64%）.通过统计2005-2015年5d滑动积温稳定通过区间最高气温和最低气温的平均值作为判断桃树盛花期的生长指标,使滑动积温模型达到最佳预测效果.因此,丹东地区桃树盛花期预测采取滑动积温模型方法较适用.

简介：针对基坑监测数据存在非平稳、非线性等问题，本文采用了一种基于集合经验模态分解 ( EEMD ) 、粒子群 ( PSO ) 和支持向量机（ SVM ）预测模型。该模型利用 EEMD 将原始的基坑监测数据分解为代表发展趋势的趋势分量和一些平稳的波动分量，进而利用粒子群算法优化的支持向量机对各分量进行建模预测，最后对各预测分量进行叠加重构得到最终的预测结果。实验结果表明：相较与传统 的 SVM 、 PSO-SVM 预测模型， EEMD-PSO-SVM 预测模型能有效提高基坑变形的预测精度。

简介：理论模型研究对指导和验证实际地震资料的处理解释具有重要的实用意义。介绍了VSP逆时偏移基本原理及脉冲响应研究，同时采用两种地震成像条件对国际标准的岩丘理论模型进行VSP逆时成像处理研究，并将成像条件应用于实际井中VSP地震资料逆时成像处理和效果对比，由此探讨理论模型研究可能存在的伪效果风险问题，并给出模型效果可实用性的验证思路，以此供业内同行参考。

简介：概率理论为大量工程应用中包含的不确定性分析及影响提供了数学依据。本文讨论贝叶斯模型在房屋震害预测中的应用。贝叶斯模型假定分布参数为未知的随机变量，充分利用主观判断和观测数据通过贝叶斯公式得到房屋震害概率的合理估计，以地震考察取得的永恒破坏资料为基础，举例说明了贝叶斯模型的实际应用，内容涉及到概率平均分布函数，贝叶斯估计贝叶斯更新概率等重要概念，还讨论了1次地震事件及连发地震事件的影响所基于贝叶斯模型建立的永恒震害矩阵适用于成丛型地震的震害预测。

简介：中国的海洋产业近年来发展迅速,但相关产业研究较为匮乏,因此对海洋产业进行定量分析不仅具有理论价值而且具有重要的现实意义.本文基于近十年中国海洋统计公报的数据资料,引入灰色关联度的概念,对各海洋产业之间的关联程度进行了实证分析,发现我国传统海洋产业和新兴海洋产业的结构不均衡现象正逐步改善,但新兴海洋产业仍处于劣势.然后利用灰色预测模型对未来三年海洋产业的发展趋势进行了预测,并提出了一系列针对性政策建议.

简介：本文利用兰州１９４４～１９９７年的月平均降水资料，建立了线性平稳序列的降水预测模型，该模型使用了功谱密度函数中的最大熵法（或叫全极模型），并将特征多项式模大于１的根反射到单位圆内，再返回修正后的线性预测的系数。并对１９８６～１９９７年１１年的月降水做了预测试验，试验结果表明，该模型具有一定的预报能力，其中取１５阶预报效果较好。此方法在短期气候预测业务中，可作为台站月、季、年降水预测走向客观化、定量化方法的一种初步尝试

简介：摘要论文首先对交通需求预测模型的研究现状进行了概述，并以此为基础对基于活动链的出行需求预测模型进行了建模过程的数学解构，设计了模型的应用模块关系逻辑图，提出了分方式、分时段交通需求OD的计算步骤。

简介：峰值预测模型是目前广泛应用的中长期产量趋势预测方法。四川盆地天然气产量增长呈多峰态的特点，采用多峰高斯模型，在产量—时间序列中引入最终可采储量作为边界条件，并首次运用于四川盆地中石油西南气区（以下简称西南气区）中长期产量趋势研究中，定量的进行全生命周期预测。结果表明：①针对西南气区天然气产量呈波浪式前进的特点，多峰高斯模型可以进行全程、精细的拟合；②最终可采储量（URR）是决定未来产量趋势的主控因素，通过天然气开发潜力分析，估算西南气区最终可采储量为（4.1～4.5）×1012m3；③引入边界后，预测结果与勘探开发实际吻合度更高，在未来30年，西南气区天然气产量将快速增长，产量峰值（700～760）×108m3，稳产20年以上，具有广阔的开发前景。

简介：摘要:本研究探讨了水文模型在洪水预测与防灾中的应用。水文模型是一种重要的工具，用于模拟和预测洪水事件，有助于提前采取有效的防灾措施。本文首先介绍了不同类型的水文模型，包括物理模型、统计模型和机器学习模型，并比较了它们的优劣势。随后，重点关注了水文模型在洪水预测中的应用，包括数据收集、模型参数估计和模型验证等方面的问题。最后，讨论了水文模型在洪水防灾中的实际应用，强调了其在减轻洪水灾害影响方面的潜力。本研究的结果为改进洪水预测与防灾工作提供了重要的参考和指导。

简介：摘要：本研究旨在构建一种地铁客流量预测模型，以应对上下班高峰时段的交通需求。通过收集历史客流数据和相关环境因素，如天气、假期等，我们采用机器学习和时间序列分析方法，建立了一个可预测地铁客流量的模型。该模型经过训练和验证，在高峰时段的客流量预测中表现出较高的准确性和鲁棒性。此外，我们还探讨了不同因素对客流量的影响，并提供了一些优化建议，以改善地铁运营的效率和乘客体验。这一研究对城市交通管理和地铁运营具有重要的实际意义。