检索结果-内蒙古大学图书馆

西北地质 2025年第2期58卷 51-65页

作者：李光明杨玉飞唐亚明王小浩尹春旺冯凡周永恒天津市政工程设计研究总院有限公司天津300392 浙江省地矿科技有限公司浙江杭州310007 河北工业大学土木与交通工程学院天津300401 中国地质调查局西安地质调查中心陕西西安710119 陕西核工业工程勘察院有限公司陕西西安710054

准确的滑坡易发性图有益于管理部门开展土地利用规划和防灾减灾工作,目前已经成为了中国滑坡风险评估与管控的重点研究领域。本研究旨在对比分析不同数据驱动模型在区域滑坡易发性评估中的表现,以黄河中游流域为研究区,通过详细的野外... 详细信息

准确的滑坡易发性图有益于管理部门开展土地利用规划和防灾减灾工作,目前已经成为了中国滑坡风险评估与管控的重点研究领域。本研究旨在对比分析不同数据驱动模型在区域滑坡易发性评估中的表现,以黄河中游流域为研究区,通过详细的野外调查结合遥感图像视觉解释,获得了包括684个历史滑坡点的数据库。选取了14个评价因子,利用Pearson相关系数分析了这些因素之间的相关性,应用C5.0决策树算法确定了各因素的重要性。选取了3种典型的数据驱动模型(加权信息量(WIV),支持向量机(SVM)和随机森林(RF))进行了区域滑坡易发性评价,并通过受试者工作特征曲线(ROC)及其曲线下面积AUC值来验证模型的性能。结果表明,距道路的距离、距河流的距离以及坡度是该地区滑坡发生最重要的贡献因素。大多数历史滑坡都发生在滑坡易发性图中的中等和高易发区内。SVM和RF模型获得的高/极高易发区内的滑坡点均超过总滑坡点的70%。RF模型表现最好,高易发性区占全区面积的21.9%,滑坡数量占全部历史滑坡点的90.5%。AUC精度的比较表明,RF模型的准确性高于其他两种模型:RF的AUC为0.904,而WIV和SVM的AUC分别为0.845和0.847。

关键词：滑坡易发性权重数据驱动模型决策树环境因子随机森林

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机理模型与数据驱动模型交互的爆炸后果快速预测

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安全与环境学报 2025年第1期25卷 85-94页

作者：周沈楠王仲琦李其中北京理工大学爆炸科学与安全防护全国重点实验室北京100081 华北科技学院安全工程学院河北廊坊065201

化工园区内一旦发生爆炸,极易引发多米诺骨牌效应,导致群死群伤事故。及时、准确地预测潜在爆炸可能导致的后果影响,能够为应急响应提供决策支持。然而现有的爆炸后果建模方法无法兼顾预测精度和效率,针对这一问题,提出了机理模型与数... 详细信息

化工园区内一旦发生爆炸,极易引发多米诺骨牌效应,导致群死群伤事故。及时、准确地预测潜在爆炸可能导致的后果影响,能够为应急响应提供决策支持。然而现有的爆炸后果建模方法无法兼顾预测精度和效率,针对这一问题,提出了机理模型与数据驱动模型交互的数模融合法,用以实现对特定园区潜在爆炸后果的快速预测。该方法将机器学习引入爆炸后果建模中,通过结合试验和数值模拟方法,来生成高质量的训练数据;在模型构建中,设计了分区建模和递进式学习策略;最后,通过将数据驱动模型的预测数据与现有爆炸毁伤判定准则相结合,对潜在爆炸事件后果进行快速预测。以园区蒸气云爆炸为例,建立了基于改良麻雀搜索算法优化广义回归神经网络(Improved Generalized Regression Neural Network,IGRNN)的爆炸冲击波超压峰值预测模型。测试结果表明,模型在不同复杂程度园区场景下均表现出了良好的外推能力,且在普通CPU上预测爆炸冲击波场的耗时少于8 s。最后,结合实例分析,验证了所提方法的可行性。

关键词：安全工程爆炸后果预测数值模拟数据驱动模型应急响应

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数据驱动模型的血液物种光谱检测技术

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光谱学与光谱分析 2018年第8期38卷 2483-2487页

作者：李宏霄孙美秀向志光汪毅林凌秦川李迎新中国医学科学院北京协和医学院生物医学工程研究所天津300192 中国医学科学院北京协和医学院医学实验动物研究所北京100021 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072

介绍一种基于光谱检测和数据驱动模型的非接触式血液物种识别技术。选取了4个物种(猴144,大鼠203,狗133,人169)共计649个血样作为原始样本。超连续谱激光光源的波长范围是450~2 400nm。分别采集抗凝管盛装血液样本的后向散射可见光谱(29... 详细信息

介绍一种基于光谱检测和数据驱动模型的非接触式血液物种识别技术。选取了4个物种(猴144,大鼠203,狗133,人169)共计649个血样作为原始样本。超连续谱激光光源的波长范围是450~2 400nm。分别采集抗凝管盛装血液样本的后向散射可见光谱(294~1 160nm)和十个不同空间位点的前向散射近红外光谱(1 021~1 757nm),将十一条光谱数据顺序连接为一维数据作为每个样本的原始数据。利用主成分分析法对数据集进行特征信息提取,保留原始差异信息量的99.99%,同时将数据量压缩为原始数据量的1.5%,提高分类识别的运算效率。对不同数量的训练集和验证集进行训练预测实验表明,十折交叉验证的识别误差率随着样本数量的增加而降低,样本库规模的增大可以提高识别的精确度。由于数据驱动模型是基于机器学习算法的数据流处理模型,因而可以采用多种不同的分类算法实现。通过比较人工神经网络、支持向量机、偏最小二乘回归、多元线性回归、随机森林和朴素贝叶斯的识别效果可以发现,不同算法的识别效果具有类别差异性,即各个算法的正确识别率排序在不同的物种中是有差异的。因而实际应用中,在选择数据驱动模型时,除了需要考虑算法的整体识别率之外,当对部分类别的识别效果有额外要求时,还应该考虑算法本身的类别差异性。

关键词：非接触式血液物种识别数据驱动模型分类算法

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基于磨耗数据驱动模型的轮对镟修策略优化和剩余寿命预报

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系统工程理论与实践 2011年第6期31卷 1143-1152页

作者：王凌员华那文波陈锡爱李运堂中国计量学院机电工程分院杭州310018 广州市地下铁道总公司广州510380

基于广州地铁车辆轮对的磨耗实测数据,首先针对踏面直径和轮缘厚度两个型面参数以及镟修比例系数,给出了一种轮对磨耗的数据驱动模型.根据轮对应用要求,提出一种轮对镟修的控制限策略.在前述轮对磨耗模型的基础上,给出了该镟修策略的蒙... 详细信息

基于广州地铁车辆轮对的磨耗实测数据,首先针对踏面直径和轮缘厚度两个型面参数以及镟修比例系数,给出了一种轮对磨耗的数据驱动模型.根据轮对应用要求,提出一种轮对镟修的控制限策略.在前述轮对磨耗模型的基础上,给出了该镟修策略的蒙特卡罗仿真步骤.然后应用蒙特卡罗仿真方法,实现以期望费用率最小为目标的轮对镟修策略优化,并给出轮对剩余寿命仿真预报.研究结果表明:当轮缘厚度减少到27mm至27.5mm时,通过镟修将轮缘厚度恢复到29mm至30mm,这样的镟修策略能降低轮对镟修期望费用率,并延长轮对期望使用寿命;提出的轮对剩余寿命仿真预报法能够给出某时刻轮对剩余寿命的概率密度分布.

关键词：地铁车辆轮对磨耗数据驱动模型镟修策略优化剩余寿命预报

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滑坡易发性预测不确定性:环境因子不同属性区间划分和不同数据驱动模型的影响

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地球科学 2020年第12期45卷 4535-4549页

作者：黄发明叶舟姚池李远耀殷坤龙黄劲松姜清辉南昌大学建筑工程学院江西南昌330031 中国地质大学地质调查研究院湖北武汉430074 纽卡斯尔大学岩土科学与工程卓越研究中心澳大利亚新南威尔士州2287 武汉大学土木建筑工程学院湖北武汉430072

对于滑坡易发性预测建模,连续型环境因子在频率比分析时的属性区间划分数量(attribute interval numbers,AIN)和不同易发性预测模型是两个重要不确定性因素.为研究这两个因素对建模的影响规律,以江西省上犹县为例,考虑5种连续型环境因子... 详细信息

对于滑坡易发性预测建模,连续型环境因子在频率比分析时的属性区间划分数量(attribute interval numbers,AIN)和不同易发性预测模型是两个重要不确定性因素.为研究这两个因素对建模的影响规律,以江西省上犹县为例,考虑5种连续型环境因子AIN划分(4、8、12、16及20)和5种数据驱动模型(层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)、逻辑回归(logistic regression,LR)、BP神经网络(back-propagation neural network,BPNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)),总计25种不同工况下的滑坡易发性预测研究.再开展滑坡易发性指数的不确定性(包括精度评价和统计规律等)分析.结果表明:(1)对于同一模型,随着AIN值从4增加至8再到20时,易发性预测精度先逐渐提升,然后缓慢提升直至稳定;(2)对于同一AIN值,RF模型预测精度最高,其后依次为SVM、BPNN、LR和AHP模型;(3)在25种组合工况下,AIN=20和RF模型的预测精度最高,AIN=4和AHP模型精度最低,但在AIN=8和RF模型组合下的易发性建模效率较高且精度也较高;(4)更大的AIN值和更先进的机器学习模型预测出的滑坡易发性指数的不确定性相对较低,更符合实际的滑坡概率分布特征.在环境因子属性区间划分为8和RF模型工况下高效准确地构建滑坡易发性预测模型.

关键词：滑坡易发性预测不确定性分析频率比属性区间划分数据驱动模型工程地质

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基于数据驱动模型的潮位和潮流预测方法研究

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北京理工大学学报 2010年第7期30卷 864-868页

作者：李明昌梁书秀孙昭晨张光玉交通部天津水运工程科学研究院水路交通环境保护技术实验室天津300456 大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室辽宁大连116024

为解决工程海域潮位、潮流资料不足给海洋工程设计和数学模型建立带来的不确定性,根据单测站潮位潮流的自相关性、对应测站潮位或潮流以及潮位与潮流之间的互相关性,建立基于数据驱动模型人工神经网络的单测站潮位、潮流(流速、流向)预... 详细信息

为解决工程海域潮位、潮流资料不足给海洋工程设计和数学模型建立带来的不确定性,根据单测站潮位潮流的自相关性、对应测站潮位或潮流以及潮位与潮流之间的互相关性,建立基于数据驱动模型人工神经网络的单测站潮位、潮流(流速、流向)预测模型;多测站潮位、潮流对应预测模型;潮位与潮流对应预测模型.以复杂海况下的实测潮位、潮流资料进行模型验证,重现了潮位、潮流自身及相互之间的非线性映射关系.模型预测结果与现场实测数据的比较及其误差分析表明,该模型具有结构简单、精度高的优点,适用于解决工程实际问题.

关键词：数据驱动模型人工神经网络海洋工程潮位潮流

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基于建模误差PDF形状的间歇过程数据驱动模型

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仪器仪表学报 2012年第7期33卷 1505-1512页

作者：贾立曹鲁明邱铭森上海大学机电工程与自动化学院自动化系上海市电站自动化技术重点实验室新加坡国立大学工程学院

间歇过程的优化控制依赖于过程精确的数学模型,数据驱动的建模方法是目前间歇过程模型研究中的热点问题。突破传统数据驱动建模方法中采用均方差(mean squared error,MSE)作为准则函数的思想,提出一种新颖的间歇过程数据驱动建模方法,... 详细信息

间歇过程的优化控制依赖于过程精确的数学模型,数据驱动的建模方法是目前间歇过程模型研究中的热点问题。突破传统数据驱动建模方法中采用均方差(mean squared error,MSE)作为准则函数的思想,提出一种新颖的间歇过程数据驱动建模方法,引入了概率密度函数(probability density function,PDF)控制的概念,构造间歇过程模型误差控制系统,将模型的可调参数作为控制系统的输入,模型误差PDF的形状作为控制系统的输出,从而把开环模型参数辨识问题转化为模型误差PDF形状的闭环控制问题。通过可调参数控制模型误差PDF的空间分布状态,不仅能够保障模型精度,还可控制模型误差的空间分布状态,从而消除模型中的有色噪声。仿真实验表明,基于模型误差PDF形状的间歇过程数据驱动模型具有较好的建模精度、鲁棒性和泛化能力,为间歇过程的数据驱动建模提供了一条新途径。

关键词：间歇过程输出PDF控制数据驱动模型

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数据驱动模型在渭河流域来水预报中的开发和应用研究

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水文 2009年第3期29卷 6-9页

作者：郝春沣周祖昊贾仰文丁相毅陈根发中国水利水电科学研究院北京100044

现有的水文预报方法分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类,近年来随着水文数据获取能力和计算能力的发展,数据驱动模型在水文预报中受到了广泛的关注,回归模型、神经网络模型均属此类。本文首先采用距离平方反比与泰森多边形... 详细信息

现有的水文预报方法分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类,近年来随着水文数据获取能力和计算能力的发展,数据驱动模型在水文预报中受到了广泛的关注,回归模型、神经网络模型均属此类。本文首先采用距离平方反比与泰森多边形相结合的方法,由雨量站观测到的降水量求得渭河流域各四级区的降水量,然后采用自回归模型结合年～月～旬逐级修正的方法对渭河流域10个四级区进行降水预报,采用降水～气温～径流多元线性回归模型对渭河流域28个水库进行径流预报,取得了较好的效果。

关键词：数据驱动模型自回归模型多元线性回归模型渭河流域

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一种考虑温度影响的SiC JFET的数据驱动模型

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南京航空航天大学学报 2014年第1期46卷 150-158页

作者：朱萍王莉阮立刚南京航空航天大学自动化学院南京210016

提出了基于数据驱动建模思想建立考虑温度影响的常断型SiC JFET器件模型的方法,解决了目前物理建模方法应用于功率半导体器件建模过程中器件自身结构、材料等参数获取困难的问题。根据常断型SiC JFET器件手册的图表信息并结合部分实测数... 详细信息

提出了基于数据驱动建模思想建立考虑温度影响的常断型SiC JFET器件模型的方法,解决了目前物理建模方法应用于功率半导体器件建模过程中器件自身结构、材料等参数获取困难的问题。根据常断型SiC JFET器件手册的图表信息并结合部分实测数据,在Saber软件中建立其热电耦合模型。通过对其静态特性和动态特性的仿真和实验研究,验证了考虑温度影响的常断型SiC JFET数据驱动模型的准确性。该数据驱动建模方法可以推广应用于其他功率半导体器件如功率SiC MOSFETs和GaN FETs等的建模。

关键词：电力电子与电力传动数据驱动模型碳化硅温度影响

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数据驱动模型与机理模型耦合的水质预警预测研究

数据驱动模型与机理模型耦合的水质预警预测研究

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作者：吉绪新华南理工大学

学位级别：硕士

随着经济的发展和工业化进程的加快,我国面临着越来越突出的水安全问题,在水资源的污染防治中,对流域高效准确的水质预测,可清晰地反应流域的水质变化趋势,据此可及时调整水资源保护的各项措施,将水资源污染由事后治理转变为事前预防,... 详细信息

随着经济的发展和工业化进程的加快,我国面临着越来越突出的水安全问题,在水资源的污染防治中,对流域高效准确的水质预测,可清晰地反应流域的水质变化趋势,据此可及时调整水资源保护的各项措施,将水资源污染由事后治理转变为事前预防,有效改善水污染防治现状。近年来,随着越来越多的水质预测体系的建立,水质预测技术也日益完善,但面对复杂的水质变化特征,现有水质预测模型很难实现稳定准确的预测,迫切需要将不同模型进行耦合,结合各模型的优点,提升对复杂的水质问题的预测效果。本文总结了国内外流域水环境质量预测研究理论,针对研究断面水质的变化特征,选取典型的水质指标,建立了多种数据驱动模型之间组合、数据驱动模型与机理模型耦合的水质预测思路,开展流域水环境质量预测研究,主要研究工作及结果如下:(1)为提高数据驱动模型精度、稳定性,增强模型的普适性,提出一种基于神经网络动态优化组合权重的水质预测方法。针对研究断面水质变化的季节性和趋势性,建立了考虑季节性的SARIMA模型和未考虑季节性的ARIMA模型,根据自相关图、偏自相关图、赤池信息准则(AIC)、季节因子等确定得到最优参数,验证结果表明SARIMA模型明显好于ARIMA模型,SARIMA模型可以很好的预测水质的变化趋势。针对水质指标之间的多元相关性,建立LSTM模型,利用试算法得到隐含层数、网络迭代次数最优的模型参数,验证结果表明:溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮和总磷预测平均相对误差率为2.97%、2.29%、9.94%和1.81%,预测效果较好。将LSTM模型作为一种动态优化组合器,利用研究断面LSTM模型和SARIMA模型预测值进行训练构建得到组合模型LSTM-LSTM-SARIMA,对比三种模型的验证结果发现:组合模型的平均相对误差率在10%以下,预测效果明显优于单一模型。(2)针对水质变化的突发性特征,提出了一种数据驱动模型与机理模型耦合的水质预警预测方法。利用MIKE11建立机理模型,进行模型的参数率定得到河段底床糙率为0.04,高锰酸盐指数、氨氮、总磷的综合衰减系数取值分别为0.08 1/d、0.085 1/d、0.0417 1/d。进行模型验证结果显示:高锰酸盐指数、氨氮、总磷浓度预测值与实测值的误差较小,能够反映污染物的分布规律和变化趋势,可应用于突发水污染事故应急预警模拟。为进一步提高突发性特征水质的预测,将数据驱动模型与机理模型进行耦合。数据驱动模型实现水文水质数据的预测,预测的水文数据作为机理模型边界条件,运用机理模型对突发性事故进行情景设置,实现对突发性污染事件后下游污染物浓度增量预测,得到研究断面高锰酸盐指数、氨氮污染物浓度历时变化曲线。基于神经网络动态优化组合权重的组合模型LSTM-LSTM-SARIMA对季节性、趋势性、多元相关性特征的水质有很好的预测结果,数据驱动模型与机理模型耦合模型可对突发性污染事件后进行水质预测。针对不同水质特征,提供了相应稳定准确的预测方法,为今后水质预测提供了借鉴意义。

关键词：水质预测数据驱动模型机理模型组合模型耦合

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