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在新的铜镍矿异常圈定方法的研究中，我们把灰色系统理论与地质、物探、化探方法相结合，提出了以已知矿床上建立的参考数列系为灰色子波，对研究区的比较数列系进行关联度扫描，从中圈定关联度异常，预测矿床赋存部位的灰色关联滤波法．该方法在新疆哈密研究区作了隐伏铜镍矿床预测试验，在找矿信息的采集中，选取了地质、物探、化探标志１３个．预测实践表明，关联度异常的展布与铜镍矿床的位置相对应．根据研制的方法设计的ＺＫＹ１孔，在离地表１１０～１９０ｍ，钻遇５０多米铜镍矿，证实了该方法适用于大比例尺隐伏矿床预测． 相似文献
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氧化还原电位油气性信息灰色ART聚类评价法 总被引：2，自引：2，他引：0
基于氧化还原电位油气信息的灰色性＾「１」,提出了对勘测的氧化还原电位信息进行关联滤波灰色神经网络ＡＲＴ聚类评价方法。在新疆塔里木盆地托库研究区,应用采集的自然电位信息用该方法进行处理,圈定了４个油气圈闭区。其中③号油气圈闭区已钻获高产油气流,该方法对所有物化探勘探信息进行圈闭含油气性评价时都具适应性。 相似文献
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灰色关联度分析法在土地评价中的应用 总被引：9，自引：0，他引：9
作者选取四川省“金土工程”数据库中的原始数据作为研究基础，通过应用灰色系统理论的关联分析方法，以坡度、地面岩石露头、灌溉保证、排水条件、土壤构型、有效土层厚度、土壤酸碱度和土壤有机质作为与水稻平均产量相关的因子进行多因素关联分析，结果显示该区域排水条件与其产量具有最大的关联度。这说明在四川地区水稻地排水条件的优劣最大程度地决定着水稻的产量。通过各要素权重值的计算得到该地区土地等级划分范围。表明在土地评价中运用灰色关联度分析方法可减少人为的经验误差，同时该方法简单易行，结果可信度商。 相似文献
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本文应用灰色关联分析方法，对齐齐哈尔市区地下水总硬度进行了分析，定量阐述了地下水总硬度与影响因素间的关系，介绍了方法的具体应用。 相似文献
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分析影响钻探成本的主要因素是控制钻探成本的首要问题.文中结合实例介绍了用灰色关联度分析影响钻探成本主要因素的方法,对钻探生产管理有一定参考价值. 相似文献
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灰色关联度分析法,是灰色系统理论中较为有效的分析方法之一,是邓聚龙教授1982年提出的。目前,在水文地质研究中已得到广泛应用。我们根据水化学分析结果,运用灰色关联度分析方法,成功地求解了峰峰三矿井下突水点的奥灰水和大青 相似文献
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关于灰色关联度的理论探讨 总被引：11，自引：0，他引：11
在拓广了灰色关联度建模的理论基础与打破单纯依据曲丝相似性来衡量关联性大小的思想框架的基础上,采用数理统计中变异系数的计算方法,提出了一种改进的灰色关联度量化模型,并将其运用到一个实际算例中,结果表明它对已有的关联度模型有较大的改进,具有良好的性质,最后,得出灰色关联度只是刻划线性关系的量化模型,应该谨慎使用的结论。 相似文献
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从预报煤与瓦斯突出所获取的数据信息知，其信息多数为灰色特征。为突出其灰色特性，本文采用理想灰贴近函数聚类关联分析预测预报煤与瓦斯突出的危险程度，并将此方法同模糊聚类预测预报法和模糊聚类关联分析预报法及模糊聚类相似分析预报法进行了对比分析。由对比分析可知，采用4种数学方法预测预报煤与瓦斯是否突出，给出的结论是一致的，只是预测预报是否发生的可能程度略有差别。其中关联分析比相似分析计算过程较简单，且相似分析在确定编号时，有时受截值λ取值影响。尽管如此，但不影响预测预报结果。所以，不论是采用模糊聚类，还是灰色聚类数学方法预报煤与瓦斯突出均是可行的，可在实践中应用。 相似文献
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边坡位移预测组合灰色神经网络方法 总被引：3，自引：0，他引：3
边坡位移的发展受地质条件、气候环境及人类活动等因素影响,变化趋势复杂,难以建立准确的经典数学模型对其进行全面描述。为了较准确地得到边坡位移数据,采用多模型信息融合技术对其进行预测。首先,将边坡这类影响因素复杂的系统作为一个灰色系统,分别采用GM(1,1)模型、Verhulst模型及DGM(2,1)模型对位移值进行预测;其次,考虑到神经网络的高速并行计算能力和类似人类思维活动的处理机制,利用神经网络方法对不同的灰色预测模型组合,生成灰色神经网络模型。通过反复训练、学习,自动调节,得出各模型在组合模型的合理权重,输出满意的结果。对比发现,利用组合灰色神经网络模型预测的位移值较单独的灰色模型预测的位移值具有更高的精度。 相似文献
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渗透性参数非均质特征的研究进展 总被引：6，自引：1，他引：6
尺度效应、非一致性、随机性和结构性是渗透性参数的四大特征，通过分析比较独立离散参数法、连续相关参数法、离散相关参数法、条件模拟，认为地质统计学的理论与方法是非均质问题研究的理想工具，并提出了今后研究的趋势。 相似文献
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桩基沉降量的灰色预测 总被引：2，自引：1，他引：2
利用实测的桩基静载试验数据 ,用灰色系统理论建立桩基沉降量的灰色GM(1,1)预测模型 ,可以模拟桩基静载试验P s曲线的未知部分。研究结果表明 ,建立的GM(1,1)模型可有效预测桩基沉降量 ,对进一步分析桩基的承载性能有理论与实际意义。 相似文献