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多项式分布滞后模型在地面沉降预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍多项式分布滞后模型(PDL模型)建立过程,针对地面沉降相对于地下水水位变化的滞后作用,建立考虑滞后作用的多项式分布滞后预测模型,应用该模型对某地区地面沉降实测数据进行模拟预测,并评价模型各项指标。实例分析表明,PDL模型应用到地面沉降变形趋势具有预测精度高、拟合效果好的特点,可以有效实现地下水水位变化导致地面滞后性沉降的定量模拟和预测。 相似文献
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针对地面沉降与地下水水位变化的内在关系,考虑地面沉降受到自身变化规律的影响,建立基于库伊克变换的地面沉降预测模型,应用该模型对某地区地面沉降统计数据进行模拟预测,有效实现该地区地面沉降与地下水水位以及本身之间的定量模拟,并探讨模型的拟合效果和预测精度。结果表明库伊克模型拟合效果较好,预测精度较高,能较好地反映研究区域的地面沉降变形趋势。 相似文献
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以变形观测点的平均高程作为研究对象,对连云变电所地面沉降规律进行研究.在沉降区域内较均匀地布设一些能反映地面沉降情况的观测点,定期对其进行沉降观测,求得每期观测点的高程值.选用Gompertz曲线模型和Logistic曲线模型进行拟合,建立预测模型,对研究对象进行预测并进行精度评定.通过研究发现,该方法能较好地反映地面整体沉降情况,可以作为研究地面沉降的方法之一. 相似文献
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L ogistic 模型在地面沉降预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
随着城市大规模工程建设的开展,由此引发的地面沉降对区域生态环境、基础设施的影响不容忽视,地面沉降预测与控制是亟待深入研究的重要课题。研究表明,地面沉降基本经历发生、发展、成熟,最后到达一定极限沉降量的过程,这与Logistic模型反映事物的发展规律非常接近。文中建立地面沉降量Logistic预测模型,以某地区地面沉降实测数据为例进行定量模拟预测,结果表明,Logistic预测模型能很好的拟合沉降量—时间关系曲线,而且能够对地面沉降进行较为准确的预测。 相似文献
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城市地面沉降已经成为城市发展的严重制约因素,很多城市都在积极采取控制沉降的措施.地面沉降趋势的预测可为地面沉降防控提供数据参考.本文基于天津某地区沉降监测数据,采用灰色理论建立GM(1,1)模型对沉降趋势进行预测.结果 显示,利用灰色模型预测地面沉降具有较高的精度,能够在地面沉降的预测研究中发挥作用. 相似文献
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《地理空间信息》2017,(2)
住宅房地产价格与交通、环境等各类影响因子之间存在着非线性复杂关系,住宅价格的空间自相关性对住宅价格建模也有重要的影响。考虑到住宅价格的空间自相关性,构建了3种空间型BP神经网络模型,并利用遗传算法(GA)进行模型训练。第一种空间型模型的输入层神经元为样本坐标,第二种空间型模型的输入层神经元为空间滞后向量,第三种空间型模型的输入层神经元既包括样本坐标也包括空间滞后向量。以武汉市为例进行实证分析,选取了2010年291个住宅价格样本。实验结果表明,空间型BP神经网络模型的拟合精度优于普通BP神经网络模型及空间滞后模型,其中第三种空间型BP神经网络模型效果最优,输出结果与实际价格相关性达86.69%,均方根误差明显小于其他模型。 相似文献
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最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明：3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献
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为实现各种预测模型的优势互补,提高沉降预测精度,分析单项沉降预测模型各自的特点,将组合预测方法应用到高速铁路沉降变形预测分析中;介绍组合预测基本方法和常用的定权方法,提出模型建立的步骤和具体原则,研究出一种变权最优预测的方法。通过工程实例验证表明,该组合方法预测精度较高,拟合能力更强,可作为高速铁路的沉降预测模型。 相似文献
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将多项式曲线拟合和AR(p)模型应用到地表沉降预测实例中。通过实测沉降数据与预测数据的对比分析,从而对两种模型预测的准确性进行比较,实验表明两种模型在沉降预测中具有很好的适用性。 相似文献
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BP神经网络具有非常强的非线性映射能力,广泛应用于分类识别、逼近、回归、压缩等领域。本文基于BP神经网络的理论基础,利用某矿区地表沉降观测点1~10期的实测沉降数据资料,结合MATLAB建立针对矿区地表沉降的预测模型,并预测其11~15期的沉降情况。通过将预测值与实测值进行对比,分析预测模型精度,结果表明BP神经网络用于矿区地表的沉降研究是可行的。 相似文献
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大速率、不均匀的地面沉降已经威胁到人类的生产活动,高精度的沉降预测结果对于地质灾害的精准防控具有重要意义。为掌握地面沉降的演化规律,利用现场观测数据或InSAR数据开展了多项预测研究。然而,由于空间异质性的存在,大范围地面沉降的准确预测仍然是一项挑战。在这项研究中,从数据驱动的角度提出了一种顾及空间异质性的大范围地面沉降时空预测方法STLSTM（Spatio-temporal Long Short-Term Memory）。首先,通过聚类识别地理空间中的均质子区;然后,在每个子区中,一个特别的长短期记忆LSTM（Long Short-Term Memory）网络被用来捕捉局部位置的非线性特征;最后,利用预训练的网络对未来时刻的地面沉降进行定量预测。在实验部分,哨兵1号影像数据被用来比较STLSTM与其他8种基准方法的性能,利用空间统计指标分析了模型的有效性。结果表明,STLSTM在152 s内达到了最高的预测精度（71.4%）,且能够有效弱化空间异质性对大区域沉降预测任务的影响。总之,这项研究将空间异质性处理策略融合到深度学习模型中,实现了高精度、高时效的大范围地面沉降时空预测。 相似文献
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Land subsidence induced by excessive groundwater withdrawal has caused serious social, geological, and environmental problems in Beijing. Rapid increases in population and economic development have aggravated the situation. Monitoring and prediction of ground settlement is important to mitigate these hazards. In this study, we combined persistent-scatterer interferometric synthetic aperture radar with Grey system theory to monitor and predict land subsidence in the Beijing plain. Land subsidence during 2003–2014 was determined based on 39 ENVISAT advanced synthetic aperture radar (ASAR) images and 27 RadarSat-2 images. Results were consistent with global positioning system, leveling measurements at the point level and TerraSAR-X subsidence maps at the regional level. The average deformation rate in the line-of-sight was from ?124 to 7 mm/year. To predict future subsidence, the time-series deformation was used to build a prediction model based on an improved Grey-Markov model (IGMM), which adapted the conventional GM(1,1) model by utilizing rolling mechanism and integrating a k-means clustering method in Markov-chain state interval partitioning. Evaluation of the IGMM at both point level and regional scale showed good accuracy (root-mean-square error <3 mm; R2 = 0.94 and 0.91). Finally, land subsidence in 2015–2016 was predicted, and the maximum cumulative deformation will reach 1717 mm by the end of 2016. The promising results indicate that this method can be used as an alternative to the conventional numerical and empirical models for short-term prediction when there is lack of detailed geological or hydraulic information. 相似文献