导读:本文包含了动态分析与预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:动态变化,FLUS模型,情景模拟,预测分析
动态分析与预测论文文献综述
王明常,郭鑫,王凤艳,张馨月[1]（2019）在《基于FLUS的长春市土地利用动态变化与预测分析》一文中研究指出研究城乡土地利用变化规律与驱动机制,有利于实现区域土地资源可持续发展。本文以长春市为例,以监督分类与人工解译相结合的方式对1997、2007和2017年Landsat卫星影像进行分类,总体精度分别为93.06%,90.70%和94.12%。1997—2017年,草地、耕地和其他土地面积分别减少354.74、922.11和55.35km2,建设用地、水域和林地面积分别增加1 154.14、70.38和107.54km~2,整体表现为建设用地向周边扩张,侵占其他用地类型面积。利用未来土地利用模拟(future land use simulation,FLUS)模型,以2007年分类数据为基础,结合地形、交通区位和社会经济等土地利用变化驱动因子,仿真2017年土地利用格局,仿真结果与真实情况吻合较好,仿真精度达85.10%,Kappa系数为0.821 2,验证了模型和驱动因子精度可靠,符合土地利用变化趋势。以此模型因子预测2027年土地利用格局,结果表明:在城镇周围,建设用地将持续侵占耕地、林地、草地和其他土地的面积,但趋势减缓,同时林地面积和水域面积增加。(本文来源于《吉林大学学报(地球科学版)》期刊2019年06期）
潘佩佩,杨桂山,王晓萌,王丽艳,王雪然[2]（2019）在《太湖流域粮食生产对耕地利用变化动态响应分析及预测》一文中研究指出认识耕地利用与粮食生产的耦合作用规律是确保粮食安全和可持续发展的基础。基于模型模拟、GIS和多目标情景模拟等方法,在定量分析粮食生产对耕地利用变化动态响应基础上,分析流域粮食生产变化的关键驱动要素及粮食增产潜力,为流域耕地利用动态调控和粮食安全问题解决提供参考。结果表明:(1)1985～2015年流域耕地利用与粮食生产变化空间集聚性显着,耕地量变、耕地利用结构和方式变化幅度分别为39.2%、23.6%和19.3%,上述变化导致粮食减产44.1%;(2)1985～2015年耕地量变对流域粮食减产贡献率为50.7%,耕地利用方式变化和耕地量变则分别以43.4%和76.3%的贡献率成为前后15年粮食减产的主要驱动因素。集聚在流域北部56.8%的区域受耕地量变影响显着;太湖东南24.3%的区域和杭州-桐乡-嘉善一线等18.9%的区域分别受耕地利用方式和结构变化影响较大。随时间变化,耕地量变影响加剧,粮食减幅增加;(3)未来耕地数量持续减少,粮食安全压力较大,低-中-高方案变动下耕地量变影响范围缩小53.5%,耕地利用方式和结构影响区分别增加了2倍和1.25倍,粮食增产区由5.4%增加到54.1%。不同区域粮食生产对耕地利用变化响应的时空差异显着,未来响应变化敏感区将是流域粮食增产潜力区和耕地利用关键调控区。(本文来源于《长江流域资源与环境》期刊2019年10期）
王明月,周捷,李健[3]（2019）在《基于小波分析与动态GM(1,1)模型的服装流行色预测》一文中研究指出为提高服装流行色的预测精度,以中国纺织信息中心发布的2010—2019年春夏流行色定案为研究对象,采用小波分析提取原始序列中的有效信息并进行优化,结合动态灰色GM(1,1)模型对服装流行色的色彩进行预测。结果表明,将小波分析与动态GM(1,1)模型结合进行服装流行色预测,克服了传统预测模型的缺陷,预测精度高,平均相对误差仅为1.63%,预测效果优于动态灰色模型和静态灰色模型,略优于小波静态灰色模型。(本文来源于《西安工程大学学报》期刊2019年05期）
何领朝,林东,冯心欣[4]（2019）在《基于自适应秩动态张量分析的短时交通流预测》一文中研究指出在智能交通系统中,短时交通流预测可以为路线规划、交通管理和公共安全等领域提供数据支撑。为了提高数据缺失和异常情况下的预测准确性,提出了一种基于自适应秩动态张量分析的算法来进行短时交通流预测。首先构造了覆盖周、天、时间窗口和空间4个维度的张量,以挖掘交通流数据之间的多模相关性。其次,利用滑动窗口模型,形成动态结构的张量流数据。然后将主成分分析算法扩展成可以接收张量输入的离线张量分析算法,并引入自适应秩和遗忘因子形成自适应秩动态张量分析算法。最后将张量流数据输入自适应秩动态张量分析算法中,实现对短时交通流数据的预测。实验结果显示,即使在数据有缺失的情况下,自适应秩动态张量分析算法也能实现良好的预测。(本文来源于《物联网学报》期刊2019年03期）
熊鸿斌,熊倩[5]（2019）在《基于DPSIR-灰色关联分析法的合肥市生态可持续发展研究及动态预测》一文中研究指出[目的]基于DPSIR和灰色关联法,探究生态可持续发展变化并提出一种动态预测模型。[方法]结合案例城市合肥市,采用DPSIR模型构建评价指标体系,利用灰色关联法计算生态可持续发展;此外,考虑到新旧历史数据对预测结果影响程度不同,引入时间权重,构建动态预测模型。[结果]2008—2016年合肥市生态可持续发展能力分别为0.625、0.647、0.659、0.672、0.718、0.740、0.777、0.809、0.897,呈上升的趋势;经济发展水平与产业结构、自然资源与生态环境、污染控制与科技创新为重要影响因子;动态预测模型平均相对误差为0.009 1,最大误差不超过2.4%,满足预测精度要求;利用动态预测模型与传统曲线模拟预测合肥市2017年生态可持续发展能力的结果分别为0.973和1.050。[结论]该研究建立的动态预测模型具有更强的可行性与可操作性。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2019年18期）
闫睿[6]（2019）在《重庆市乔木林碳储量动态分析及潜力预测》一文中研究指出对碳储量和碳密度进行定量估算和动态分析,可为生态建设和森林合理经营提供参考,为碳汇特征提供科学依据。利用重庆市第六次(2002年)、第七次(2007年)、第八次(2012年)、第九次(2017年)森林资源连续清查数据,采用连续生物量扩展因子法,估算了4次森林资源连续清查周期内乔木林碳储量和碳密度,并进行动态分析;利用分起源主要优势树种的单位面积蓄积-林龄Logistic生长方程,预测2022年重庆市乔木林碳储量和碳密度。结果表明:(1)2002～2017年,重庆市乔木林碳储量由4086.02×10~4t增至10923.65万t,碳密度由2002年的26.67t/hm~2增长至44.84t/hm~2;(2)天然林的碳储存能力远大于人工林;(3)阔叶林、针阔混交林近几年对碳储量的贡献逐步增大,但以马尾松为主的针叶林仍然是全市碳储量的主要贡献者;(4)重庆市乔木林结构逐步改善,结构更加合理,碳密度随着林龄增加而升高,碳储量增长潜力大;(5)到2022年,重庆市乔木林总碳储量和平均碳密度分别达到15561.74万t和52.79t/hm~2,与2017年相比增加了42.5%和17.7%。全市乔木林面积占森林面积的69.3%,增加单位面积蓄积、进一步实施天然林保护、提高人工林生产力、制定合理的乔木林采伐强度和更新造林方式,有助于提高碳储存能力。(本文来源于《林业经济》期刊2019年07期）
韩哲,邵国良,庞佩佩[7]（2019）在《动态增强MRI纹理分析预测局部进展期直肠癌新辅助放化疗完全缓解的研究》一文中研究指出目的探讨动态增强MRI纹理分析预测局部进展期直肠癌新辅助放化疗完全缓解的价值。方法纳入收治的中低位局部进展期直肠腺癌患者,所有患者均在新辅助放化疗开始前行常规MRI+DCE扫描。使用GE医疗Omni-Kinetics软件平台勾画ROI,分别计算出肿瘤Ktrans、Kep、Ve和Vp参数的42个纹理特征。治疗方法为局部放疗配合同步化疗,新辅助治疗后6～8周进行手术,手术标本按照肿瘤退缩的情况将患者分为病理完全缓解(pCR)组及非pCR组。结果最终有45例患者纳入研究,有13例(28.9%)患者达到pCR。pCR组Ktrans的熵和第75百分位数、Kep的第50百分位数、Ve的峰度和第25百分位数与非pCR组差异均有统计学意义(均P<0.05)。ROC曲线下面积为0.68～0.80,敏感度为50.0%～84.4%,特异度为61.5%～92.3%。结论 DCE-MRI纹理分析能够帮助预测pCR,且部分特征具有一定的准确性。(本文来源于《现代实用医学》期刊2019年07期）
蒲实,谭因军,张志强[8]（2019）在《富水区隧道区域水流场动态分析及涌水量预测》一文中研究指出针对富水区山岭隧道修建对区域水环境的影响,采用Visual MODELFLOW对隧道有无止水措施对隧址区水环境的影响范围、程度与特征进行研究。文章以贵州省"678网"规划的叁穗至施秉高速公路中的都府隧道为背景,结合都府隧址区域水文地质及施工资料,建立了水文地质模型模拟有无止水措施情况下隧址区域地下水的渗流场分布及变化规律,预测临近断层区域时的涌水量并初步评判掌子面稳定性,评估隧道运营后周边区域的地下水环境恢复情况。(本文来源于《四川建筑》期刊2019年03期）
李明超,任秋兵,孔锐,杜胜利,司文[9]（2019）在《多维复杂关联因素下的大坝变形动态建模与预测分析》一文中研究指出大坝变形监控模型是多维复杂关联性以数学形式表达的集成载体,因而合理量化和集成关联性有利于更加全面而准确地构建数学模型。本文着重从维度、关联、检验、措施及模型五个层面依次对因子相关性、动态因果关系和序列相似性叁种关联性进行阐述,提出了一种兼顾相关性和相似性的大坝变形动态监控模型。该模型以环境因子与大坝变形间的因果关系为基础,分别采用耦合相关性诊断方法、动态最大信息系数和标准化动态时间规整算法度量因子相关性、动态因果关系和序列相似性,并通过非线性模型建立、动态输入修正和交叉多输出改进将多维复杂关联性统一于大坝变形动态建模框架中。以西南地区某混凝土坝工程多测点变形监测数据为例,通过多模型性能对比仿真实验对所提方法的有效性和准确性进行了验证评估。结果表明,与常规模型相比,集成多维复杂关联性的大坝变形动态监控模型的预测性能尤佳,以期为大坝变形安全预报提供一种新型建模方法。(本文来源于《水利学报》期刊2019年06期）
王莉利[10]（2019）在《火驱油藏开发动态预测模型与分析方法研究》一文中研究指出火驱是提高稠油采收率的重要方法之一,具有适用范围广、驱油效率高等优点。但是,当前国内外的火驱项目成功率低、火驱开发经济风险性较大、对火驱动态预测和分析方面的研究成果较少,特别在火驱领域采用智能分析方法的研究工作几乎是空白。因此,为了充分挖掘稠油热采潜力,实现稠油开发技术的科学化和最优化,本文深入开展了火驱油藏开发动态预测与智能分析方法应用研究,取得的新认识和主要结果如下:本文依据质量守恒和能量守恒原理,结合火驱油藏内油、水、气、温度和压力的分布规律,创新性地考虑了气相和蒸汽相重力超覆因素对火驱效果影响,建立了完整的火驱油藏开发动态预测理论模型(即FFDPM)。FFDPM模型可用于火驱油藏的筛选、开发方案的设计和火驱生产动态的实时跟踪分析,为火驱开发方案的及时调整和注采技术参数的优化确定提供了重要理论基础。研究和解决了FFDPM模型数值模拟有效运行问题。在FFDPM理论模型基础上,通过理论推导和数值分析,建立了FFDPM模型的相关物性参数的解析表达式,提出了预测模型中气相组分质量分数、凝结区叁相饱和度等重要参数的获取方法,提出了参数赋值错误等因素导致数值模拟意外中断运行的处理方法,提高了火驱动态数值模拟的有效性和准确性。研究和开发了火驱动态分析和开发效果预测数值模拟系统。在火驱数学模型和相关参数确定方法基础上,研发了完善的火驱动态分析和开发效果预测数值模拟系统。该系统可以对火驱生产动态进行实时跟踪分析,模拟各种物性参数在火驱过程中的变化规律和理论最优值。本文理论模拟结果与前人的一维燃烧管实验和火驱现场试验结果对比表明,本文模拟系统输入参数少、计算速度快、模拟结果与室内实验和现场火驱实际生产结果符合度高。引入现代智能计算技术,提出了一种基于神经网络的火驱开发效果预测方法。本文新方法将自适应混沌克隆粒子群优化(ACCPSO)算法和RBF神经网络相结合,建立了基于ACCPSO算法的RBF神经网络火驱开发效果预测理论模型。文中采用国外42个火驱现场试验项目的实际数据为例进行了试算,结果表明,本文所提出的新方法收敛速度快、预测精度高,在火驱开发效果预测方面具有较高的预测能力和预测准确性。在本文中,作者还将改进的人工鱼群智能算法与本文建立的火驱数学模型结合,提出了基于自适应跳跃人工鱼群智能算法的火驱开发注采参数优化方法。文中以辽河油田杜66块为例进行了验证性试算,结果表明,引进智能计算方法对火驱注采参数进行优化是可行的,可以对火驱注采参数进行实时动态优化和调整,从而保证火驱油藏开采始终处于高效稳定的运行状态中。(本文来源于《东北石油大学》期刊2019-06-05）
动态分析与预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
认识耕地利用与粮食生产的耦合作用规律是确保粮食安全和可持续发展的基础。基于模型模拟、GIS和多目标情景模拟等方法,在定量分析粮食生产对耕地利用变化动态响应基础上,分析流域粮食生产变化的关键驱动要素及粮食增产潜力,为流域耕地利用动态调控和粮食安全问题解决提供参考。结果表明:(1)1985～2015年流域耕地利用与粮食生产变化空间集聚性显着,耕地量变、耕地利用结构和方式变化幅度分别为39.2%、23.6%和19.3%,上述变化导致粮食减产44.1%;(2)1985～2015年耕地量变对流域粮食减产贡献率为50.7%,耕地利用方式变化和耕地量变则分别以43.4%和76.3%的贡献率成为前后15年粮食减产的主要驱动因素。集聚在流域北部56.8%的区域受耕地量变影响显着;太湖东南24.3%的区域和杭州-桐乡-嘉善一线等18.9%的区域分别受耕地利用方式和结构变化影响较大。随时间变化,耕地量变影响加剧,粮食减幅增加;(3)未来耕地数量持续减少,粮食安全压力较大,低-中-高方案变动下耕地量变影响范围缩小53.5%,耕地利用方式和结构影响区分别增加了2倍和1.25倍,粮食增产区由5.4%增加到54.1%。不同区域粮食生产对耕地利用变化响应的时空差异显着,未来响应变化敏感区将是流域粮食增产潜力区和耕地利用关键调控区。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
动态分析与预测论文参考文献
[1].王明常,郭鑫,王凤艳,张馨月.基于FLUS的长春市土地利用动态变化与预测分析[J].吉林大学学报(地球科学版).2019
[2].潘佩佩,杨桂山,王晓萌,王丽艳,王雪然.太湖流域粮食生产对耕地利用变化动态响应分析及预测[J].长江流域资源与环境.2019
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[8].蒲实,谭因军,张志强.富水区隧道区域水流场动态分析及涌水量预测[J].四川建筑.2019
[9].李明超,任秋兵,孔锐,杜胜利,司文.多维复杂关联因素下的大坝变形动态建模与预测分析[J].水利学报.2019
[10].王莉利.火驱油藏开发动态预测模型与分析方法研究[D].东北石油大学.2019