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岩土力学参数空间变异性的集合卡尔曼滤波估值 总被引：3，自引：1，他引：2
岩土参数具有结构性和随机性的空间变异特征,该特征导致岩土参数具有不确定性。以地质统计学作为岩土参数空间变异性分析的理论基础,将分布于研究区的岩土参数视为区域化变量,变异函数既描述了岩土参数整体的空间结构性变化,又描述了其局部的随机性变化,用变异函数理论模型作为描述岩土参数空间变异规律的数学模型。引入集合卡尔曼滤波（EnKF）分析方法,利用时空分布的观测数据,对岩土参数空间变异性进行估值。数值算例表明,EnKF能够有效地融合观测数据,较好地提供岩土参数空间变异性的估值。 相似文献
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岩土参数具有结构性和随机性的空间变异特征，该特征导致岩土参数具有不确定性。以地质统计学作为岩土参数空间变异性分析的理论基础，将分布于研究区的岩土参数视为区域化变量，变异函数既描述了岩土参数整体的空间结构性变化，又描述了其局部的随机性变化，用变异函数理论模型作为描述岩土参数空间变异规律的数学模型。引入集合卡尔曼滤波（EnKF）分析方法，利用时空分布的观测数据，对岩土参数空间变异性进行估值。数值算例表明，EnKF能够有效地融合观测数据，较好地提供岩土参数空间变异性的估值。 相似文献
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基于BP神经网络的滑坡监测多源异构数据融合算法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,论文提出了一种基于BP神经网络的多源异构监测数据融合算法。该算法将影响滑坡变形的温度、湿度、风力、云量、单日降水量和累计降水量等多环境因子变量作为输入变量,以滑坡位移变化量数据作为期望输出数据,并利用各环境因子变量和滑坡位移变化量的相关性及显著性进行环境因子变量筛选,以提高算法的预测精度。论文采用甘肃省永靖县黑方台党川滑坡的实测数据进行了试验,结果表明:反向传播（Back-Propagation,BP）神经网络数据融合算法适用于具有多源异构监测数据的滑坡变形预测;在进行环境变量因子筛选后,BP神经网络数据融合算法的决定系数达到0.985,均方根误差（RMSE）达到0.4787 mm,从而有效提高了变形预测结果的精度。 相似文献
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运用数据挖掘技术进行了黄土湿陷性的预测挖掘,挖掘模型采用最小二乘支持向量机。建模过程中用主成份分析法进行数据的预处理,以剔除指标间的相关性,消除多指标信息冗余对挖掘模型的影响,并引入粒子群优化算法进行模型反演分析,确定最优参数。针对实际工程数据进行的预测挖掘表明：黄土的电阻率、剪切波速与土的结构特性、含水率、密度等指标密切相关,可较为全面地反映影响黄土湿陷性的因素;以电阻率、剪切波速及土层埋深作为模型的预测变量就可定量预测黄土的湿陷性;用所建模型和预测变量来预测黄土的湿陷性是可行的。 相似文献
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成分数据的对数比统计方法简介 总被引：3，自引：0，他引：3
成分数据的闭合效应及参数分布上的问题使得传统的统计方法对它不适用。本文介绍了Aitchison在近年来提出的一套成分数据的统计方法。方法的基础是成分矢量的对数比在闭合前后的一致性以及加法逻辑正态分布。利用这套方法,可有效地解决成分数据的降维、分类、判别、与非成分变量的关系、成分独立性研究等一系列问题。 相似文献
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结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系的方法。它可以替代多重回归、路径分析、因子分析、协方差分析等方法,清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系,是一种主要应用于验证性模型分析的多元统计建模技术。由于能够通过可观测变量来度量潜变量得分以及分析不同子模型下潜变量之间的协同效应等优点,结构方程模型被广泛应用在心理学、行为学、市场学等领域的数据建模分析研究中,提供了从提出概念—设计模型—获取数据—验证模型的成熟应用路径。地学数据的建模技术一直是地学研究的热点之一,其目的是在海量、多元、高维、多时态的地学数据中,提取出有价值的模型结构以及潜变量,研究不同地学变量以及潜变量之间的交互关系,从而支撑环境治理、灾害防治、资源勘察、生态评价等相关应用和研究。随着地学数据规模变化和建模工具的不断发展,地学数据建模的样本逐渐从抽样建模变为全样本建模,建模方式从有地学模型指导下的建模变为无约束/弱约束建模,建模依据从基于变量因果关系建模变为基于变量相关性的建模,模型复杂度从单模型/单过程建模变为多模型/多过程的综合建模。结构方程模型作为一种综合的建模方法,其可以同时包含因子分析、潜变量估计、路径分析等多种多元分析技术,这种多层次、多分支的建模方法融合了知识驱动建模和数据驱动建模的特点。结构方程模型在地学数据建模中主要面临以下三个方面的挑战,一是从主要面向验证性建模分析的方式向探索性建模分析的方式转变;二是从有完整地学模型约束的建模型方式向弱模型/无模型约束的地学数据建模方式转变;三是从无空间属性的统计变量建模向空间统计变量建模的转变。这对模型本身和数据建模的方法都提出了新的要求。针对以上三个问题,文章在回顾结构方程模型的概念和发展历程的基础上,介绍了三个结构方程模型在地学数据建模中的应用案例,一是利用湖泊沉积物地球化学数据在弱约束条件下提取地球化学金矿内生控矿因子的建模案例;二是利用结构方程模型的综合参数优化方法,通过计算后验概率与观察后验概率的匹配约束来弱化、校正证据权模型中证据独立性问题在计算金矿找矿后验概率中的影响;三是利用结构方程模型来研究墨西哥马格达莱纳流域森林保护策略,通过对不同区域的森林区块进行编号,将空间分布数据转变为传统的无空间属性的统计变量,并分析了不同环境策略对森林保护的影响。 相似文献
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在岩石地球化学理论的框架下,用该领域专家在实际工作中的思维方法来描述岩石地球化学数据处理与分析的固有流程,以岩石地球化学参数和图解为应用研究对象,利用岩石地球化学与计算机软件技术交叉的研究方法,概括岩石地球化学数据的特征及其处理方法。通过对双变量图解、三变量图解特征的分析,将数据计算分为主量和微量元素相关参数计算、主量和微量元素标准矿物计算、同位素相关计算,设计合理、有效的算法,实现岩石地球化学图解的数据管理、分类、参数选择与计算、表达式识别、绘制、坐标转换、投点等图解成图全过程的自动化。 相似文献
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本文较详细地介绍多变量时间序列模型方法在沉积动力学方面的应用.利用线性最小二乘回归算法确定系统辨识模型的未知参数矩阵.针对实际数据(河口数据)的模拟结果显示,这种方法是预测河口悬浮沉积浓度和沉积输运的合适方法. 相似文献
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土壤含水量是水文、农业和气象等领域的关键参数,而微波遥感是目前监测土壤含水量最有效的手段之一。本文利用主动微波与被动微波数据,结合其他多源遥感数据,运用随机森林算法分别在主动微波数据分辨率尺度和被动微波数据分辨率尺度下完成主被动微波数据的土壤含水量联合反演。首先对被动微波尺度的地表覆盖类型与归一化植被指数(NDVI)参数进行空间分辨率优化,再利用回归ReliefF方法对两种尺度所用的输入变量的重要性进行评估,并对输入变量进行优选,最后对比主被动微波数据土壤含水量联合反演和单独利用主动/被动微波数据进行反演的精度,分析主被动微波联合反演方法的有效性。结果表明：在主动微波尺度,主被动微波联合反演的精度相比单独利用主动微波数据反演的精度有所提升,相关系数r由0.691升至0.744,RMSE由0.084 8 cm3/cm3降至0.079 6 cm3/cm3;在被动微波尺度,主被动微波联合反演的精度反而比单独利用被动微波数据反演的精度更低,相关系数r由0.944变为0.939,RMSE由0.043 5 cm... 相似文献
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沉积物的形成受到多种地质因素的综合控制。通过粒度分析可判别沉积物的成因类型,推断其形成的沉积环境,解释环境演变;而沉积物的粒度组分除了受到原岩的控制外,还受到机械沉积作用的影响难以准确预测。运用人工神经网络对稳定湖相沉积物和风沉积物的粒度参数进行研究,将沉积物的4个粒度参数作为网络模型的输入变量,在对168个浙闽沿海迎风岸风成老红砂样品和282个苏贝淖湖滨湖泊沉积物样品所对应的粒度参数进行数据样本训练之后,获得了基于BP神经网络的稳定湖相和风沉积物预测模型。然后利用448个大树摆鱼湖相沉积物粒度参数样本和100个兰州榆中黄土风沉积物粒度参数样本作为测试样本对该模型进行了测试和验证,结果显示模型的可靠性较好,能够对沉积物的形成环境做出正确的判断。 相似文献
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数字图象处理在地质找矿应用上,随着计算机科学的发展,图象处理技术的日益完善,遥感、地质、地球物理和地球化学等数据的综合处理分析变得十分重要.在多来源数据的综合处理中,面临的问题是,如何合理地提取特征变量,选择合适的变量组合,以及确切地分析利用得到的处理结果.解决这些问题的关键之一就是了解各种数据变量之间的相关性. 相似文献
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《岩土力学》2021,(3)
基于Hoek-Brown（H-B）准则,根据大量试验数据,研究提出一种具有广泛适用性的岩石应变软化模型。首先,利用40种硬岩和软岩三轴试验数据,验证了3参数幂函数型围压函数广泛适用于硬岩和软岩峰后临界塑性应变与围压的关系描述,并将其引入塑性内变量中;其次,比较分析当前基于H-B准则的岩石应变软化模型中软化参数的合理性,明确以GSI作为软化参数的方法最优,拟合结果正确且参数最少。然后,研究分析岩石峰后GSI随塑性内变量的演化规律,并建立一种普适的非线性演化模型。与其他演化模型相比,所建模型可更准确描述不同种类岩石峰后H-B强度参数的非线性演化规律,同时参数较少。接着,采用非关联流动法则,将所建GSI演化模型嵌入有限元软件ABAQUS中,实现软化模型的数值求解。最后,对多种岩石的室内试验模拟结果表明,所建模型可正确描述不同围压下硬岩和软岩的峰后应变软化变形及剪胀变形,具备良好的适用性。与定临界塑性应变或定剪胀角的应变软化模型模拟结果相比,所建模型模拟曲线可一致性地与试验曲线接近。 相似文献
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基于地表温度与植被指数特征空间反演地表参数的研究进展 总被引：6，自引：2，他引：4
遥感反演的地表温度(Ts)和植被指数(VI)构成的特征空间结合模型分析可以对显热通量、潜热通量及土壤含水量等地表参数进行估算.这种方法比较实用,且不过多地依赖地面观测数据.随着研究的深入,许多学者在Ts/VI特征空间基础上提出了更加丰富的空间变量.基于此,以不同空间变量为标准,分类介绍在Ts/VI特征空间的基础上对地表能量通量及土壤水分等参数的反演.其中包括在Ts/NDVI特征空间基础上提出温度植被干旱指数和条件植被温度指数来监测干旱;利用Ts/albedo特征空间反演蒸发比;用DSTV/VI特征空间反演蒸散量;用地气温差/植被指数特征空间反演蒸散量等.并介绍了Ts/VI特征空间与微波遥感结合反演地表含水量等相关研究的进展情况,最后提出未来研究的发展方向. 相似文献
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鄂尔多斯盆地北缘地球化学大数据样本优选分析 总被引：1，自引：1，他引：0
众所周知,地球化学数据携带有众多地质噪音,这些噪音严重影响地球化学数据信息的客观性与可靠性;对于地球化学大数据融合分析而言,确定样品的有效性及变量优选是滤除地质噪音、建立最优样本集合的必要性工作,因而在地球化学大数据处理分析前需首先进行大样本优选,从而更加客观、真实的揭示地球化学大数据信息及相关地质意义。本文以鄂尔多斯盆地北缘1∶20万地球化学土壤测量数据为例,考虑元素之间的地球化学亲和力与组合匹配关系,建立非线性大样本优选模型。具体做法是基于优选后的样品矩阵,将39个元素变量分解成若干独立因子向量,将最优独立因子向量作为元素组合,其向量各分量作为元素变量的权重,依权重大小进行变量优选;优选后的样本集合可以作为该区地球化学数据分析与信息识别的有效地学信息集合,运用这种集合可以有效开展鄂尔多斯盆地外围铀地球化学分析,并为盆地铀资源预测奠定基础。 相似文献
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近些年随着土地质量地球化学调查工作的开展,获取了大量表层土壤样品数据。然而,这些数据也存在一个明显的缺陷,即1∶50 000大比例尺表层土壤数据往往缺少成矿元素。鉴于土壤成矿元素含量对于矿产资源勘查的重要指示作用,尝试基于现有数据对大比例尺表层土壤成矿元素含量提供一个补全方案。以稀有金属铷元素为例,采用随机森林算法把同一区域2 548组1∶250 000小比例尺表层土壤数据按照8∶2的比例随机分为两组,用80%的数据进行训练建模,20%的数据对模型进行验证。采用变量重要性度量排序和构建学习曲线的组合方法优选了8种元素(K、B、Ni、V、Zn、As、Co、Cu)作为预测变量,模型对训练数据和测试数据的拟合优度R2分别达到0.983 2和0.895 6,说明预测变量的优选方法是有效的。随后将1∶50 000表层土壤的上述预测变量数据作为输入变量导入模型中,得到预测的Rb元素含量,预测结果比较符合实际特征。本研究表明将大数据机器学习随机森林算法引入表层土壤地球化学元素含量空间定量预测具有可行性,可进一步拓展土地质量地球化学数据的服务应用维度。 相似文献
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工程中的不确定性问题可以用区间理论、随机理论或模糊理论进行求解。采用区间分析方法来处理地下隧洞结构开挖支护过程中的不确定性问题时。将结构系统中的不确定性参数用区间数来表示,用有限元方法建立系统的控制方程。该控制方程是一个包含不确定性几何参数的复杂的非线性区间方程组。讨论了两种优化计算模型,分别将方程组中的所有区间数作为设计变量,区间量的变化区间作为相应的设计变量的边界约束,运用遗传模拟退火算法求出位移和应力等响应量的最大值和最小值。通过工程算例验证了文中方法的合理性及可行性,并与端点组合方法的结果进行了比较分析。 相似文献
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基于西原模型的变参数蠕变方程 总被引：7，自引：2，他引：5
岩石材料的蠕变具有明显的非线性特征,在蠕变模型中考虑蠕变参数随应力、时间等因素而变化是解决非线性蠕变问题的方法之一。试验已经证实,应力、时间及渗流等外部条件会引起岩石某些力学参数的改变,因此,将蠕变参数视为变量符合岩石材料的本质属性。以西原蠕变模型为基础,研究了各蠕变参数与应力及时间的关系。根据试验结果,通过非线性最小二乘法从蠕变试验数据中求出不同应力作用下不同时刻的各个蠕变参数,再根据参数随应力、时间的分布规律经非线性拟合得到各蠕变参数与应力及时间的表达式,进而可得到变参数的蠕变方程。蠕变参数的变化是岩石非线性特征的充分体现,从损伤力学的角度来讲,蠕变参数的变化反映了岩石内部损伤不断加剧、累积,材料特性不断劣化的演变过程。 相似文献
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基于Hoek-Brown（H-B）准则，根据大量试验数据，研究提出一种具有广泛适用性的岩石应变软化模型。利用40种硬岩和软岩三轴试验数据，验证了3参数幂函数型围压函数广泛适用于硬岩和软岩峰后临界塑性应变与围压的关系描述，并将其引入塑性内变量中；其次，比较分析当前基于H-B准则的岩石应变软化模型中软化参数的合理性，明确以GSI作为软化参数的方法最优，拟合结果正确且参数最少。然后，分析岩石峰后GSI随塑性内变量的演化规律，并建立一种普适的非线性演化模型。与其他演化模型相比，所建模型可更准确地描述不同种类岩石峰后H-B强度参数的非线性演化规律，同时参数较少。接着，采用非关联流动法则，将所建GSI演化模型嵌入有限元软件ABAQUS中，实现软化模型的数值求解。最后，对多种岩石的室内试验模拟结果表明，所建模型可正确描述不同围压下硬岩和软岩的峰后应变软化变形及剪胀变形，具备良好的适用性。与定临界塑性应变或定剪胀角的应变软化模型模拟结果相比，所建模型模拟曲线可一致性地与试验曲线接近。 相似文献
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