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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 149 毫秒
1.
为进行隧道大变形组合预测及稳定性评价的综合研究,该文先采用粒子群算法和遗传算法优化各模型的结构参数,得到参数优化后的单项预测模型,再利用非线性方法实现各单项预测结果的组合,构建出隧道大变形组合预测模型;其次,利用尖点突变理论分别对隧道大变形的现有监测数据和预测数据进行评价,以实现隧道大变形稳定性的现状评价和预测.实例分析结果表明:通过粒子群算法和遗传算法的参数优化,不仅能提高预测精度,还能提高预测结果的稳定性,且各断面组合预测结果的相对误差均小于2%,得出该组合预测模型具有较高的预测精度,在隧道大变形预测中具普遍适用性;同时,各断面的稳定性现状均处于稳定状态,可进行后期大变形的处理及施工.该文为隧道大变形处理提供了理论支撑和指导,具较好的实用性和有效性.  相似文献   

2.
深基坑变形监测与预测是深基坑设计施工中的一个重要的环节,准确地预测深基坑未来的变形,是深基坑变形监测的最终目的。针对传统常用预测方法存在一定的局限性这个问题,结合支持向量机的研究现状,提出将能够有效地解决小样本、非线性、高维数、局部极小等问题的支持向量机模型应用于深基坑变形预测的方法。具体方法是:采用粒子群算法对支持向量机的相关参数进行寻优,得到改进支持向量机预测模型,然后将其预测结果与传统的支持向量机模型、Elman动态神经网络模型预测结果进行比较,最后采用均方误差、平方和误差、平均相对误差对预测效果进行评价。实验结果表明,基于改进支持向量机预测模型用于变形预测是可行的,且能更好地反映深基坑系统的动态非线性特点,具有一定的优越性与工程应用推广价值。  相似文献   

3.
随着水电资源的不断开发,科学、准确地对电站周围的边坡变形监测和预测显得尤为重要。该文选择云南某已建水电站边坡作为研究对象,将边坡作为灰色系统,利用GM(1,1)模型作为预测模型,对前期监测数据序列,求得灰参数后,建立预测模型,得到预测结果。对比预测结果与实测结果,评价预测精度,并对变形发展趋势进行评估,得出结论:GM(1,1)预测模型能够满足边坡变形监测的要求,具有较好的预测精度,可以在边坡变形监测工程中广泛应用。  相似文献   

4.
深埋隧道围岩变形预测的非线性组合模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
深埋隧道围岩变形受地应力、地下水、开挖方式等多种因素共同影响,表现为位移序列高度的非线性,为此,提出了基于变形信息融合的非线性组合预测模型。该模型以灰色GM(1,1)模型、RBF模型两种单项预测数据为基础,采用神经网络求取组合预测模型中单项模型所占权重,构建非线性组合预测,并将该模型应用于某深埋隧道围岩变形预测,同时将非线性组合预测的结果和简单平均定权组合、最优线性加权组合进行了比较。研究结果表明:所提出的方法较传统的定权方法在预测精度方面有明显的提高,预测结果更为稳健,在深埋隧道围岩变形预测中具有较好的工程和实践价值。  相似文献   

5.
根据袁店二矿81回风巷道具体情况,建立了相应的BP神经网络预测模型,对该巷道收敛变形进行了预测,预测结果与实测值基本一致,表明神经网络方法用于预测巷道收敛变形是可行的。  相似文献   

6.
为了准确预测矿井粉尘浓度,有效防治矿井粉尘危害,运用遗传算法优化的BP神经网络预测模型(GA-BP模型)对某矿山工作面时间序列粉尘浓度进行预测,以预测结果的相对误差、平均绝对百分比误差来评判模型的预测准确性。再利用BP神经网络预测模型,卷积神经网络预测模型(CNN模型)的预测结果同GA-BP预测模型的预测结果进行对比验证,以均方根误差来评价三种模型的预测效果。结果表明,应用GA-BP预测模型,相对误差最大为4.27%,最小为0.14%,相对误差都在10%以内,预测样本的平均绝对百分比误差(MAPE)小于10%,达到了高精度预测要求。CNN、BP、GA-BP三种预测模型的RMSE值分别为1.1007、1.0008、0.9354,GA-BP预测模型对于该矿山工作面粉尘浓度预测效果最好。  相似文献   

7.
根据碱沟煤矿急倾斜特厚煤层回采巷道矿压观测和支护效果综合分析,利用灰色神经网络对巷道变形进行了预测,总结出了该矿急倾斜特厚煤层回采巷道变形的基本规律,实践证明预测结果比较准确。  相似文献   

8.
利用MATLAB神经网络进行煤与瓦斯突出预测的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
从煤与瓦斯突出的机理出发,考虑煤与瓦斯突出的综合影响因素,利用MATLAB神经网络工具箱,在VC 中嵌入MATLAB神经网络模块,建立了能够准确预测煤与瓦斯突出的神经网络预测模型,并制成了相应的预测软件。应用该软件进行实际检验,预测结果完全与实际相吻合,可以用来准确预测工作面煤与瓦斯突出。  相似文献   

9.
在提出客运专线路基沉降预测重要性的基础上,以灰色预测模型GM(1,1)和双曲线模型,对路基沉降变形观测数据进行了分析预测,并结合实例,编写matlab程序,对这两种预测结果做了对比分析.结果分析显示:灰色预测模型GM(1,1)比双曲线模型在客运专线路基沉降预测具有更高的精度,效果更佳.  相似文献   

10.
应用人工神经网络理论预测综采工作面技术经济指标   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用人工神经网络理论,在对大同矿区的综采工作面的实际资料进行分析的基础上,建立了综采工作面经济指标神经网络预测模型,就综采工作面的月产量、月进度、回采工作面效率、期末人数4项综合技术经济指标进行了预测,其预测结果较为准确与实际相吻合。  相似文献   

11.
综放开采端面变形控制的模糊聚类分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
以数值模拟试验的结果为基础,依据模糊控制理论,利用加权模糊聚类分析法建立了煤层综放开采端面变形的参数预测模型,并得到了一组影响端面变形值的权重向量.  相似文献   

12.
变形预测的加权灰色GOM(1,1)模型与时序方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
王剑  张书毕 《矿业快报》2006,25(2):25-27
在进行变形监测的过程中,尤其是变形数据呈现递减趋势时,采用传统的模型有其不合理性,采用反向累加生成的方法建立灰色反向累加加权模型,并且与时间序列方法结合使用,通过实例表明,对于呈递减趋势的变形数据,使用这种组合模型预测值优于传统的灰色模型和时间序列模型。  相似文献   

13.
为了克服露天矿边坡变形预测时传统算法精度低的问题,利用改进灰狼算法(IGWO)和支持向量机(SVM)建立了露天矿边坡变形IGWO-SVM模型。引入非线性递减的收敛因子策略和惯性权重策略改进灰狼优化算法,用来确定SVM参数,以达到提高模型精度的目的,并将露天矿边坡变形观测数据输入模型进行验证。结果表明,与SVM和BP模型相比,IGWO-SVM模型绝对误差最大值6.16 mm、最小值0.34 mm,相对误差平均值2.17%,说明IGWO-SVM模型预测精度高、综合性能好,证实该模型用于露天矿边坡变形预测是可行的。  相似文献   

14.
岩爆是地下空间开发和矿业工程中主要工程地质灾害之一,岩爆倾向性预测是必须解决的岩石工程的重大问题。针对岩爆预测过程中多因素综合影响的特点,采用云雾化理论对权重融合的合理性进行检验,获得检验通过的综合权重,采用多维云模型岩爆预测方法,生成综合多种指标的等级综合云。最后,通过若干组国内外典型岩爆实例验证模型的可靠性和实用性,并与CRITIC-云模型、熵权-云模型和RS-TOPSIS模型对比,结果表明:基于云模型理论的权重融合方法能获得更为合理的综合权重,多维云模型应用于岩爆倾向性预测是有效的,可以直观、快速有效地判定岩爆烈度分级。  相似文献   

15.
李琦  李瑞 《中州煤炭》2023,(1):149-153
由于当前已有方法未能对滑坡变形监测数据进行滤波融合处理,导致预测结果准确性较低。提出一种土岩滑坡变形成因及地质灾害预测方法,对土质滑坡地质情况以及区域概况进行分析,结合前期勘察以及野外地质调查结果,构建滑坡地质概化模型,进一步分析导致土岩发生滑坡变形的主要原因。采用Kalman滤波方法对各个区域的位移监测数据进行滤波融合处理,同时通过EMD信号分解方法以及支持向量机预测方法对滑坡的变形过程进行预测,进而构建地质灾害预测模型,使用模型进行灾害预测。仿真实验结果表明,所提方法可以获取更加精准的地质灾害预测结果。  相似文献   

16.
熊迪  吴浩  杨剑  郭世泰 《金属矿山》2019,48(4):163-167
由于边坡滑移影响因素众多,无法建立精确的动力学模型,因此利用传统抗差卡尔曼滤波模型进行边坡短期变形预测十分困难,无法满足大型边坡高精度的预警需求。建立回归分析与抗差卡尔曼滤波协同下大型边坡短期变形预测模型,利用拟合值代替含粗差数据进行滤波预测运算,解决了卡尔曼滤波缺乏对粗差的抗干扰性问题。利用金堆城露天钼矿大型边坡监测数据开展工程案例研究,结果表明2种预测模型都是有效的,但回归分析与抗差卡尔曼滤波协同下大型边坡短期变形预测模型精度和抗差性2个指标都优于传统抗差卡尔曼滤波模型。  相似文献   

17.
矿区地表移动变形关系到矿区安全生产和地面建(构)筑物的安全,对矿区地表进行定期监测并预测具有重要现实意义。矿区地表沉降由于持续时间长,观测数据具有长时序且表现为非线性变化的特征,因此存在建模数据区间难以选取、GM(1,1)模型预测精度不高的问题。针对以上问题,本文建立了基于残差加权改正的GM(1,1)改进模型,提出了先阶段后截尾的建模数据区间选取方法、预测流程和模型精度评定标准。经过实例应用验证,GM(1,1)预计残差改进模型预测精度优于GM(1,1)模型,且先阶段后截尾的建模数据区间选取方法能够提高预测精度。  相似文献   

18.
廖巍 《煤炭工程》2022,54(5):142-145
为研究在地质构造、煤质、地层特征等复杂地质因素影响下的瓦斯赋存与运移规律,以小回沟煤矿为工程案例,对地质构造为主导影响因素下的瓦斯含量精准预测进行深入分析,采用泛克里金插值模型与瓦斯地质单元划分的手段,研究瓦斯含量预测算法模型,运用计算机软件技术与瓦斯地质分级评价方法开发了动态瓦斯地质预测与分析系统。结果表明,该系统实现了矿井瓦斯地质图动态绘制与综合分析,并完成瓦斯含量精准预测预报与瓦斯地质信息的信息化与精准化管理,为瓦斯防治提供决策性依据与辅助手段。  相似文献   

19.
为了对建筑物下薄煤层群开采地表移动与变形作出全面、准确科学合理的预测,在综合分析概率积分法参数与地质采矿条件之间关系的基础上,采用人工神经网络方法建立了岩移参数选取的数学模型.对提高开采沉陷预计精度具有积极意义.运用概率积分法对地表移动和变形进行了预计与分析,结合某矿的实际条件,运用所建的模型,求得了该矿开采引起的地表移动变形各个参数的最大值,确定了该建筑物下薄煤层群开采方案.结果表明,可以利用所建数学模型正确求出地表移动与变形参数.  相似文献   

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