基于马尔科夫-修正灰色GM模型的涌水量预测研究

结合"离散状态的马尔可夫链理论"和"灰色系统理论",提出了基于"灰色马尔可夫"预报模型用来预报矿井涌水量的方法,该方法可提高预报的精度,避免了波动性较大的随机变量的影响,为科学预报矿井涌水量提供了一种新的方法。     

矿井涌水量的灰色马尔可夫预报模型

将灰色系统理论与离散状态的马尔可夫链理论相结合,提出了灰色马尔可夫预报模型以预报矿井涌水量。该模型针对灰色数据系列首先建立ＧＭ（１,１）模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态概率转移矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,可提高波动性较大的随机变量的预报精度。实例计算表明：灰色马尔可夫预报模型精度明显高于ＧＭ（１,１）模型及ＧＭ（１,１）残差修正模型。该结论拓宽了灰色预报模型的应用范围,为矿井涌水量的     

参数修正法改进灰色预测模型及其在岩土工程变形信息分析中的应用

基于灰色建模机理 ,本文提出了GM(1,1)参数修正建模法 ,通过改进模型的背景值 ,优化预报模型 ,进而提高岩土工程变形预报精度。结果表明 ,该方法建模简便 ,计算简单 ,预测精度较高。     

玉瓦水电站引水发电隧洞TRT技术地质超前预报

主要介绍TRT地质超前预报系统的工作原理和方法,阐述该方法在玉瓦水电站引水隧洞超前地质预报中的实际使用情况及效果,总结TRT地质超前预报优缺点的基础上,证明TRT技术在隧洞中长距离预测结果具有较强的准确性和精度。     

地震层析成像技术在隧道施工地质预报中的应用

针对营达高速公路花冠隧道工作面前方地质构造问题,为隧道工程的安全施工提供更为准确的物探资料,采用地震层析成像技术的原理,介绍了该方法在隧道超前地质预报工作的准备事项、工作流程及注意事项。通过在花冠隧道超前地质预报工作的应用研究,表明该方法在隧道超前预报中探测范围广,隧道上下、左右探测距离能达到50 m,前方探测距离能达到150 m;并通过三维成像方法能将隧道工作面前方地质构造异常空间位置直观地表现出来。提高了隧道超前地质预报成果的解释准确度及精度。     

地下水动态长期预报的灰色双向差分模型

本文基于双向差分建模原理及灰域预测思想,建立了地下水动态长期预报的灰色双向差分模型。实例应用表明,该模型具有较高的拟合精度,预报效果好。     

用灰色灾变预测理论进行采煤工作面顶板来压预报

论述了利用灰色预测理论进行采面来压预报的可行性，着重应用灰色灾变预测理论研究回采工作面周期来压预测预报；并编制了相应的微机计算程序，利用该程序分析现场实例证明预报精度较高。     

基于布谷鸟算法的铝热连轧轧制规程优化

根据轧制原理, 提出了支持向量机建立轧制力预报模型, 并通过布谷鸟算法优化支持向量机参数, 达到提高预报精度的目的。提出了支持向量机网络与数学模型结合的方法, 对某“1+4”铝热连轧厂现场采集的5052铝合金轧制数据进行离线仿真, 进一步提高了轧制力预报精度。在轧制规程设定中, 建立了以预防打滑为主的电机功率剩余程度相近目标函数, 并用布谷鸟算法对压下率进行优化, 结果表明, 该规程有很好的预防打滑效果, 并能保证各机架电机的功率剩余程度相近。     

基于时间序列的快速卫星钟差短期预报研究

卫星钟差预报在实时高精度的导航定位中起着重要的作用。为提高GPS实时精密单点定位的精度,需要有实时的、高精度的卫星钟差预报。利用时间序列系统理论与灰色模型对快速卫星钟差进行了短期预报。结果表明,基于时间序列预报模型的预测精度优于灰色模型,它对超快速星历的预报精度与IGS产品中的IGU超快速星历本身的精度相当。Rb钟的精度和稳定性优于Cs钟。     

矿井涌水量中的混沌及其最大预报时间尺度

矿井涌水量的长期预报是矿山安全、供水工程和环境保护决策一直关心的问题,而各种长期预报的方法因矿井涌水量易受混沌因素影响其预报精度会随着预报时间的延长而降低,最终变得不可用。长期预报的有效期有多长,目前尚没有相关献提及。以山东黑旺铁矿矿井涌水量观测序列作为研究实例,对其267个时间序列的观测值按照导致最小相关系数的迟滞时间进行相容间重构,求算出该空间饱和嵌入维数为10,观测序列的最大Lyapunov指数为0．026。证实该观测序列含有混沌因素的设想,并在此基础上求算出该矿井涌水量的最大预报时间尺度为38个月。由于北方我数矿区具有与研究区类似的地质条件,因此,提出的计算方法对今后矿井涌水量时间序列的长期预报工作具有一定的指导意义。     

岩溶隧道综合地质预报系统研究

对岩溶地区地质预报方法及其局限性进行探讨,提出建立以地质分析法为基础,物探、钻探为手段多种方法相互印证的综合地质预报系统,以期提高岩溶地区超前地质预报的精度。     

基于数据相似性的铝热连轧轧制力模型自学习

针对铝热连轧中轧制力预报精度低、模型自适应能力差的问题, 提出了基于数据相似性的自学习方法, 该方法首先计算第i卷和第i+1卷轧制初始数据的相似程度, 然后以第i卷的实测轧制力为自学习目标, 将两卷带材的相似程度作为自学习系数的修正因子来对轧制力模型进行自学习运算。以河南某1+4铝热连轧机为实验对象, 通过对现场实测数据的分析表明: 本方法能有效提高轧制力预报精度, 满足在线控制要求。     

基于小波神经网络的钢丝绳磨损趋势预测研究

针对非线性预测问题,提出了小波神经网络算法,建立了小波神经网络的趋势预测模型,通过对钢丝绳磨损度的时间序列预测,实现了故障预报。实践表明：小波网络具有更快的收敛速度和更高的预报精度,仿真结果与实测数据相比最大相对误差为4.23%,预报精度满足要求。     

隧道超前地质预报的雷达数据处理及解译研究

地质雷达作为隧道超前地质预报的重要方法之一,在隧道施工中已经得到了广泛的应用。该文针对回波信号的特点,提出了一套完整有效的雷达数据处理流程,并基于时域有限差分方法对基本地质体回波波形特征进行了研究,从而建立了雷达超前地质预报回波图像的解译流程和方法。实践证明,该文提出的方法可以有效地保障雷达超前地质预报数据的处理效果和解译精度,对于地质雷达在隧道超前地质预报工作中的应用具有重要意义。     

分析网络参数对Modular模糊神经网络预报结果的影响

以实验数据为基础 ,分析网络参数对Modular预报 30MnSi金属塑性变形抗力预报精度的影响 ,找出最佳网络参数 ,提高预报准确性。同时指出 ,在采用模糊神经网络进行预报时 ,分析网络参数对预报精度影响的必要性     

基于多源数据融合的钻机超前地质探测系统

在地下工程施工中,为保障施工安全,很有必要开展超前地质探测,但由于地质体的复杂性,要准确达到预报要求难度很大.针对目前超前地质探测中常用的钻孔探测法,通过对钻机钻孔过程中的冲击力、推进力、转矩等多个参数进行监测,并用多传感器数据融合技术处理传感器提供的信息,弥补了单纯使用钻机钻进速度单一参数的不足,从而提高钻机实时超前地质探测的预报精度和预报效率.工程试验验证了该方法的合理性,达到了提前预警减少漏报误报的目的.     

应用参照法对标志气体不健全的煤炭自燃预报模型的构建

标志气体不健全情况的存在,会导致原有煤炭自燃预报模型数值校正方法的失效。以阿戛煤矿易自燃且缺乏低、中温阶段标志煤温的九煤层为例,介绍了参照法在构建煤炭自燃预报模型过程中的应用,包括实际分析参数的选择,参数组端点温度与曲线拐点的确定方法,实际曲线的拟合和煤炭自燃预报模型的确定。根据理论与实际分析参数存在的分散性,提出了多模型预报煤温的计算方法,有助于提高煤炭自燃预报的精度。     

铝热粗轧机自适应辊缝动态设定

针对某现场铝热粗轧板带头部厚度偏差较大现象, 应用自适应模糊神经网络控制技术, 建立了热粗轧辊缝动态设定系统。该系统将轧制力预报误差及弹跳方程误差作为输入, 运用模糊神经网络预测下一道次的辊缝设定补偿值, 并以实际数据对系统进行校验, 结果显示该方法可以大幅提高铝热粗轧板带头部厚度精度。     

三维地震动态解释系统在矿井地质预测中的应用

应用三维地震动态解释系统,把三维地震信息与煤矿生产过程中所获得的地质信息相互融合,解决更多与煤矿安全生产相关的地质问题。该系统提高了地质预测预报的精度,在此,主要介绍该系统应用过程中的实例。     

用人工神经网络模型预测采煤工作面的瓦斯涌出量

根据在采煤工作面所搜集的观测数据对神经网络进行训练 ,建立了预测采煤工作面瓦斯涌出量人工神经网络模型。研究表明 ,人工神经网络模型预报精度更高。而采用Levenberg -Marquardt方法训练的神经网络具有收敛速度快和预报精度高等特性