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大数据是海量、高增长率和多样化的信息资产,是未来找矿靶区预测的不可或缺的技术。大数据-三维成矿预测研究面临机遇与挑战,其涉及的地学大数据除了数据来源众多、比例尺不同、数据量大、非结构化管理、时效性强、空间数据与非空间数据协同管理等复杂特点外,还必须具有适应进行三维建模及空间分析的数据结构。本文分析了地学空间大数据的特点,对多源地学综合信息的管理需求进行研究,参考国家及行业标准,建立了可满足三维成矿预测需求的多源地学空间数据库模型,并依据实际划分为勘查控制钻孔地质数据库、空间属性数据库和地球物理数据库,各数据库可在多源地学空间索引库的支持下协同工作。本文以大数据应用的典型实例--钟姑矿田作为研究对象,系统收集了矿田内勘查成果资料,建立了钟姑矿田多源地学空间数据库,并在此基础上进行了控矿要素的有效提取,可进一步支持三维成矿预测。研究结果表明,本文提出的多源地学空间数据库可有效管理地学空间大数据,是大数据-三维成矿预测的重要解决方案,是进行三维成矿预测的重要数据支持。 相似文献
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风化花岗岩边坡位移受多种不确定因素影响,其预测是一个复杂的不确定性问题。以平益高速某风化花岗岩边坡为研究对象,先利用少量位移监测数据建立五种单项预测模型,然后基于集对关系准则定量分析各单项模型预测值与实测值间的集对关系,并通过联系数确定组合权重系数,最终建立了关于边坡位移的组合预测模型,并将预测数据与实测数据进行了对比验证。研究表明,利用集对分析组合理论建立的模型实现了预测信息的优化组合,相对单项模型,组合模型的预测相对误差最大不超过20%,绝对误差平方SSE、标准误差SE等指标偏小,可为边坡动态施工管理提供更加可靠的依据。拓宽了集对分析组合理论的应用范围,也为解决其他类似工程的位移预测问题提供了思路。 相似文献
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通过对塔里木盆地北缘铀矿成矿规律的研究,利用找矿分析成果和多元找矿信息,运用层次分析法对研究目标相关地学因素的隶属关系进行了划分,并综合专家的意见,对地学模型进行了层次分析,综合分析的步骤包括:确定研究对象及目标,确定分析所需要的数据;对数据进行分析整理,建立地学数据库;总结研究对象构成目标的相关特征,建立层次指标模型,并运用空间分析提取分析因子;由专家对因子进行综合评分,再运用GIS技术和数学方法进行综合分析,确定模型参数,建立矿床定位预测模型,并对预测单元进行成矿有利度的计算和评价.已知矿体和工程验证结果表明,该方法可较好地用于预测分析和成矿预测单元的分级评价. 相似文献
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由于常规GM(1,1)模型用于预测时,精度较高的仅仅是最近的几个数据,越往未来发展,该模型的预测精度就越弱。针对常规GM(1,1)模型存在的不足,文章建立了灰色新陈代谢GM(1,1)滑坡预测模型,并利用该模型对向加坡滑坡和链子崖危岩体GA监测点位移变形进行了预测。结果表明,灰色新陈代谢GM(1,1)模型精度较高,预测误差较小,有很好的利用价值。 相似文献
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《地质通报》2020,(Z1)
能源与矿产资源供应保障关系到国家资源安全。基于大数据模拟仿真技术,以资源经济理论驱动模型模拟未来不同资源供需前景,建设矿产资源保障程度动态分析系统(MRSDAS)动态评价未来中国矿产资源对国民经济的保障程度具有重要意义。系统以前期完成的矿产资源利用现状调查数据库为基础,结合矿山实地调查技术经济数据,搭建了矿产资源国情调查大数据平台,构建保障程度评价各个关键技术环节的评价数学模型和计算机算法程序。模型分为市场经济条件下占用资源可供性模型、未占用资源未来可供性模型、矿产品价格预测模型、消费预测模型、保障程度分析决策支持模型,系统功能模块涵盖数据库管理子系统、可供性分析子系统、保障程度动态分析子系统、决策支持子系统,通过调整矿种、规模、市场价格、运输等评价因子动态模拟未来资源供需形势,分析未来资源保障程度,支撑决策,保障国民经济建设。 相似文献
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改进的GM(1,1)模型及其在地下水环境预测中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
地下水环境评价和预测是地下水资源规划管理的重要内容之一,地下水环境的评价和预测对促进地下水资源可持续利用具有重要的现实意义。地下水环境评价和预测模型的建立以及在实际中的运用是近年来受到广泛重视的研究领域。本文基于灰色理论、数值积分公式和相邻最近插值构造了一类改进的灰色预测模型,使得灰色预测的基本模型成为特例。以实际地下水环境数据为基础,应用本文构造的几种灰色预测模型进行了预测,并进行了分析比较。计算结果表明,构造出的几种预测模型算法简单、精度较高,比基本灰色预测模型效果更好。 相似文献
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泥石流的发生是一个动态变化的过程,灾变时间及活动强度具有明显的非线性特征,认识和掌握泥石流发生、发展规律,对未来泥石流活动趋势进行预测,是地质灾害防灾减灾与宏观规划防灾预案工作的基础。本文以四川省汶川县1960~2010年50a的泥石流灾情数据作为原始数据序列,建立灰色GM(1,1)灾变预测模型,采用2011~2019年9a泥石流灾情数据来验证模型预测精度。为了提高预测精度,采用傅里叶变换修正误差残值。经计算GM(1,1)模型的预测结果相对误差为3.582%,傅里叶变换误差修正后相对误差为0.073%,预测结果与实际发生年份一致,并预测未来一段时间汶川县将于2033年或2034年、2051年或2052年发生大规模群发性泥石流。 相似文献
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《物探化探计算技术》2017,(5)
为了解决LMT时间序列出现的缺失和强干扰现象,根据实测资料数据量大、非线性、非平稳性等特点,首次采用ARIMA模型进行预测和填补,基于平稳性检验和贝叶斯信息准则确定模型阶数,采用最小二乘原理确定模型参数,建立双向预测模型和线性合并方法进行预测,并对比ARIMA模型和AR模型预测数据的准确度。实例表明,ARIMA模型预测结果准确,精度比AR模型高,且误差不会累积,解决了原始资料的不连续性和强干扰的问题。 相似文献
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基于支持向量机（SVM）和独立分量分析（ICA）建立了超长大直径钢管桩极限承载力的预测模型。先采用独立分量分析FastICA算法从实际工程的超长大直径钢管桩试桩的实测数据样本中抽取相互独立的分量,这些分量不仅去除了相关性,还保持统计独立,并服从非高斯分布,能更好地表现数据间的本质结构;然后,确定支持向量机作为分类器,以抽取的独立分量作为支持向量机模型的输入参数,建立超长大直径钢管桩的承载力预测模型ICASVM_Q;最后,采用某大桥的工程数据对预测模型进行测试。结果表明,ICASVM_Q的预测效果明显优于以原始数据作为支持向量机模型输入的SVM_Q模型的预测效果。可见,采用将独立分量分析与支持向量机相结合的方法建模预测超长大直径钢管桩的承载力是可行的,ICASVM_Q模型的预测结果可用于超长大直径钢管桩承载力的设计参考,具有一定的工程应用价值。这种方法还可以用于其他领域的智能预测研究中。 相似文献
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考虑实测数据新旧程度的工后沉降单项模型预测方法 总被引：2，自引：2，他引：0
工后沉降预测是建筑物地基或路基安全性与加固维护方案决策的重要依据。因此,为了获得更加合理而简单实用的单项模型工后沉降预测方法,本文针对实测沉降数据新旧程度对地基沉降预测效果的影响,引入新鲜度函数,对单项预测模型沉降计算值与实测值之间的误差描述方法进行改进,从而建立出单项预测模型拟合分析的新型目标误差函数,并在此基础上,提出了基于实测沉降曲线的拟合分析确定地基单项沉降预测模型参数的新方法,进而提出了反映实测沉降数据新旧程度影响的单项模型工后地基沉降预测新方法。它既不失传统单项模型沉降预测方法简单实用的特点,还能明显改善地基沉降预测的效果。 相似文献
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对台风暴雨泥石流发生的可能性进行定量预测,有助于减少危险区内的人员伤亡、降低经济损失。以台湾地区南投县陈有兰溪流域的47条泥石流沟为研究对象,从泥石流形成所需的地形地貌、物源和降雨条件中,初步选取台风暴雨泥石流发生的影响因子,包括沟床平均坡度、有效流域面积、形状系数、主沟长度、岩性、崩滑比和平均雨强。根据因子重要性排序结果,选择崩滑比和平均雨强作为模型的预测因子,基于Fisher判别法建立了台风暴雨泥石流预测模型。采用随机取样技术,选取70%的数据用于构建模型,剩余30%的数据用于验证模型。以精确度、准确率、漏报率和误报率指标,定量评价模型的预测效果,并确定最优的预测模型。结果表明:基于Fisher判别法构建的台风暴雨泥石流预测模型,综合考虑了泥石流形成所需的物源条件和降雨条件,弥补了降雨阈值模型仅依靠降雨资料分析的不足,预测效果更好。 相似文献
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未来地质灾害趋势预测,是地质灾害防治与规划工作宏观决策的基础。陕西省近年来的地质灾害以崩塌和滑坡灾害为主,占全省地质灾害总数的76.91%;降雨和人类工程活动为影响陕西省地质灾害发生的主要因素。以陕西省2003-2012年10年地质灾害灾情数据作为原始数据序列,建立灰色区间预测模型,用2013-2017年5年地质灾害灾情数据,验证模型预测精度,对未来3年地质灾害发生趋势进行预测。预计未来一段时间地质灾害高发年为2019、2021和2024年。研究结果可为陕西省地质灾害防治工作的宏观决策提供参考依据。 相似文献
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我国西南山区的铁路和公路隧道在遭遇高地应力、软岩和断层破碎带等不良地质条件时常发生挤压大变形灾害,带来巨大的经济损失.从隧道工程勘察设计期的实际需求出发,考虑该阶段预测指标的易获取性,以隧道埋深、围岩级别、等效洞径和岩石强度作为预测指标;搜集建立了以我国西南地区隧道工程为主的包含151组大变形案例的数据库.采用贝叶斯网络模型建立了不完整数据条件下隧道挤压大变形灾害概率分级预测模型,通过十折交叉验证确定模型准确率为76.52%.基于该模型研发了一款大变形分级预测软件平台,并在九绵高速公路白马隧道开展应用,预测准确率达71.11%.本研究成果可为我国西南地区类似地质环境条件下隧道勘察设计期大变形灾害预测提供技术支撑. 相似文献
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基于非平稳时间序列分析的滑坡变形预测 总被引：4，自引：0，他引：4
滑坡的位移监测资料通常可用来预测滑坡的变形发展趋势,位移的发展反映了滑坡的变形过程.为了预测在现有条件持续情况下的滑坡变形趋势,将滑坡位移监测数据视为非平稳时间序列,应用时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的预测模型.以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,通过对变形预警区监测点位移实测时间序列的分析,取监测点ZG93和XD-04为代表,建立了时间序列预测模型,从第17个月开始向前做6步预测,分析预测曲线与实测曲线之间的关系,并计算预测误差,结果显示除个别数据点之外,预测误差均在±9%以内,曲线吻合较好,说明所建模型效果良好,从而为判断白水河滑坡未来的变形发展趋势提供了可靠的理论依据. 相似文献
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为了提高滑坡的预测精度,通过对灰色GM（1,1）模型与BP神经网络模型各自优缺点及互补性的分析,建立了GM—BP串联组合预测模型。模型首先采用等维动态GM（1,1）模型进行初步预测,然后利用BP神经网络对初步预测的结果进行训练及仿真,通过数据的归一化处理,参数的判定选取,获得组合模型预测值。以茅坪滑坡为例,对位移进行了预测。通过数据的对比分析,发现GM—BP串联组合预测模型在短期预测精度上高于单一模型。 相似文献
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通过在甘肃省天水市进行大量的现场调查,收集已经发生的黄土滑坡数据并建立数据库,利用Johnson分布体系建立了多维滑坡变量模型并预测潜在滑坡发生后的堆积区滑体长度、滑坡体的面积和滑坡体的宽度。通过对比预测结果与验证组中滑坡体真实数据发现预测模型具有较好的精准度,以预测结果90%置信区间上边界作为影响范围的安全值,推导出研究区域内潜在黄土滑坡影响范围的预测公式,并以研究区域以外的同类型黄土滑坡数据加以验证发现预测公式对天水市内其他区域同类型的黄土滑坡的评估具有一定的适用性。预测公式中只有不稳定边坡高度作为自变量,这对现场快速评估不稳定黄土潜在滑坡危害、影响范围提供了极大便利。 相似文献