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路基沉降是一个复杂的系统过程,常用的单点预测模型不能考虑各沉降监测点间的相关性,不足以反映路基整体的变形规律。多变量灰色模型MGM(1, n)是单点GM(1, 1)模型在多元变量条件下的拓展,可以实现对路基中相互影响的多个监测点变形预测模型的建模和预测。针对传统多变量灰色模型背景值取值存在的误差,利用非齐次指数函数拟合模型中各变量的一次累加生成序列重构了背景值计算公式,提出了背景值优化的多变量灰色模型。对路基横断面上3个监测点进行了灰色关联分析,建立了相应的背景值优化的MGM(1,3)模型,采用新陈代谢方法预测路基沉降值。实例计算表明,与传统MGM (1, n)模型以及GM(1, 1)模型相比,背景值优化的多变量灰色模型具有更高的预测精度,显示了该方法进行路基沉降预测的有效性。 相似文献
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将AR(1)模型的模型参数作为状态向量,用卡尔曼滤波法进行危岩体变形分析.实例计算表明,这种方法能够提高AR(1)模型的拟合精度和预报精度. 相似文献
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回采工作面周期来压步距的灰色预测 总被引：2，自引：0，他引：2
利用灰色系统理论, 将回采工作面周期来压视为灾变, 仿线性GM(1, 1)预测模型建模机理, 本文建立了包括线性模型在内的统一非线性GM(1, 1)预报模型。利用非线性模型特例Verhulst模型和线性模型分别对两个不同矿山条件老顶周期来压步距进行预测, 结果表明, 不同的地质条件将适合不同的预测模型, 不能简单一概用线性模型进行预测。对于地质条件发生灾变的情形可建立激励预测模型对周期来压步距进行预测。 相似文献
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深基坑施工变形预测VAR建模与应用分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在实际施工过程中,基坑变形发展与多种因素有关,很难用力学模型进行定量分析,而根据已有的监测数据建立模型预测未来一段时间内的变形发展趋势,进而对当前施工方案进行评价、调整,方法更可靠。首先,分析深基坑施工实际监测数据的发展规律,由经济预向量自回归测VAR模型（vector auto regression,VAR）建立基坑施工变形预测VAR模型,并结合监测数据进行模型精度评价和预测比分析。根据分析结果,模型精度排序为：VAR模型＞新陈代谢模型＞神经网络模型＞GM(1, 1)模型,模型预测比排序为：VAR模型＞新陈代谢模型＞神经网络模型＞GM(1, 1)模型。 相似文献
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《地下水》2016,(4)
CH_4、C_2H_6、CO_2、H_2S、N_2等气体是很多富水地质流体的重要组成部分。从模型的研究方法上,气体溶解度模型大体上又可分为:(1)γ-φ(活度-逸度模型)。模型中的活度系数方程用于表达液相行为,而气相组分的逸度系数由状态方程计算。(2)φ-φ模型。使用某一状态方程同时描述液相和气相的性质。对Duan的模型进行讨论,通过Duan的公式计算CH_4和CO_2在水溶液中的溶解度。按照水溶液中溶解的气体组分数量,又可将气体溶解度模型划分为两类:(1)单组分气体溶解度模型。(2)混合气体溶解度模型。研究者们开发的各种模型适用的温度压力和盐度范围各不相同,精度大小也有差异。 相似文献
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二氧化碳驱提高石油采收率(CO2-EOR)在我国大部分低渗透、低孔隙度油藏中的应用越来越重要。鉴于国家净零排放目标, 在采用二氧化碳驱提高采收率时, 二氧化碳封存是另一个重要考虑因素。针对低渗油藏, 开展天然岩心长岩心CO2驱替试验, 并利用TOGA(TOUGH Oil, Gas, Aqueous)软件建立岩心尺度数值模型开展模型的识别与验证, 对模型的有效性及物性参数进行敏感性分析, 结果表明, 1)根据出口气油比可将二氧化碳驱油与封存划分为未见气(0~100)、极少量气(100~1 000)、气体突破(1 000~10 000)、大量气窜(＞10 000)四个不同阶段; 2)孔隙度、渗透率及非均质性对模拟结果影响较大, 在后续实际场地模型中应予以重点关注。研究结果可为实际场地规模模型提供参数依据。 相似文献
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《矿物学报》2017,(Z1)
通过静态吸附实验,研究了苏云金杆菌(Bt)杀虫蛋白在凹凸棒石表面上的吸附动力学和热力学规律,考察了时间、温度、pH和蛋矿比对吸附性能的影响。研究表明:Bt杀虫蛋白能够迅速被凹凸棒石吸附,30min基本达到吸附平衡。吸附动力学对准一级、准二级、内扩散和Elovich模型的符合程度依次为:准二级模型>Elovich模型>准一级模型>内扩散模型。吸附温度升高,吸附量下降。在pH 7~10范围内,pH升高吸附量下降。初始蛋矿比升高,吸附量升高但吸附率下降。在278~318 K范围内,凹凸棒石对Bt蛋白的吸附是一个自发、放热和熵增过程。吸附自由能(△G_(ads)~0)在-35.56~-38.37 k J mol-1之间,吸附焓(△H_(ads)~0)为-16.16 k J mol~(-1),吸附熵(△S_(ads)~0)为69.47 J mol~(-1)K~(-1)。利用FTIR和XRD对吸附复合物进行了表征,提示Bt蛋白被凹凸棒石吸附后其结构没有明显变化。Bt蛋白被凹凸棒石吸附后杀虫活性提高,且抗紫外光降解能力增强,这一结果为Bt高效制剂开发和凹凸棒石的应用提供了实验依据。 相似文献
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岩质边坡的稳定性评价与参数确定是岩土工程领域的经典难题。基于大数据智能计算的优点,提出了一种结合变量遗忘因子的正则化在线序列极限学习机模型(FOS-ELM)的岩质边坡稳定性评价和参数确定方法。根据收集的1 235例岩质边坡的几何力学与Hoek-Brown模型参数,应用贝叶斯信息准则(BIC)优选基于岩体强度指标(GSI)、扰动因子(D)、岩石材料常数(m_i)、单轴抗压强度(σ_(ci))、岩体重度(γ)、坡高(H)、坡角(β)的最优输入组合预测边坡稳定安全系数(F),并建立7个模型对最优输入组合进行评价,论证模型的预测精度,结果表明全参数输入组合精度最高,但输入参数并不是越多越好。同经典的极限学习机模型(ELM)相比,该模型具有预测精度高、预测速度快、后期增加边坡数据无须重新训练等优点。并采用不同赋值的全参数输入模型(FOS-ELM-M_7)建立边坡参数反演模型,结果表明该模型对边坡单参数和双参数的反演计算速度快、精度高,为获取岩体边坡参数提供了一种快捷的新方法。 相似文献
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沉降现象在各地区普遍发生,地面沉降量预测越来越受到重视。本文通过结合灰色(GM(1,1))预测模型和支持向量机(SVM)模型各自的优点,建立灰色支持向量机(GM(1,1)-SVM)残差修正模型,在突出时间序列发展趋势影响的同时降低序列中异常值的消极作用。以某高层建筑的18次地面沉降量数据为实例,检验GM(1,1)-SVM模型的预测效果。结果表明:相对单一的GM(1,1)沉降量预测模型,GM(1,1)-SVM模型相对误差小,预测精度高,对地面沉降量预测有一定指导意义。 相似文献
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基于灰色理论的变形智能预测模型库研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对传统GM(1,1)模型在变形预测中精度不高和适应性不强的问题,将传统GM(1,1)模型从多个角度进行改进,并将传统模型及其改进模型进行集成,建立了预测模型库。利用灰色评价模型对模型库的预测结果进行评价,从而实现智能预测,并利用编程语言对模型库和评价模型进行了程序实现。最后利用盘古山钨矿变形数据对该模型库进行检验,结果表明,该模型库能根据不同特点数据,智能化地得到最佳预测结果,具有重要的应用价值 相似文献
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中心逼近式灰色GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
黄龙西村滑坡位于甘肃天水,属黄土高势能滑坡,滑体体积3.9105m3,基底为花岗闪长岩。为了提高滑坡灰色GM(1,1)模型的预测精度,采用一种改变背景值的方法--中心逼近式灰色GM(1,1)模型。通过黄龙西村滑坡实例验证分析,结果表明中心逼近式灰色GM(1,1)模型的预测值与该滑坡实际监测值十分接近,且其残差平方和及平均误差百分比明显比传统灰色GM(1,1)模型的残差平方和及平均误差百分比小,具有较高的预测精度。同时,可通过调整模型中参数m的取值,使中心逼近式灰色GM(1,1)模型具有更高的预测精度。经计算,当m=6时,中心逼近式灰色GM(1,1)模型的预测精度比传统灰色GM(1,1)模型提高了5.34%。 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
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Zheng-Xin Wang 《Natural Hazards》2013,68(2):675-686
Determining the food supply after natural disasters is necessary to ensure the safety and social stability of people in disaster areas. An accurate prediction of food demand can help in the creation of a rational food supply program after natural disasters. This study proposes a grey prediction method to deal with irregular fluctuations in food demand after snowstorms. A GM(1,1) model with adaptive background values was established, and the Fourier series was applied to describe the irregular fluctuations in residuals. A genetic algorithm was designed based on GM(1,1) and Fourier series to optimize model parameters and to minimize the mean absolute percentage error. An optimal predictive function was also constructed by using the combined GM(1,1), Fourier series, and optimal parameters. The proposed forecasting method was used to predict three vegetables demand after the 2008 Chinese winter storm and was compared with the traditional GM(1,1) model. Results show that the proposed method has superior forecasting performance over traditional grey methods. 相似文献
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New grey prediction model and its application in forecasting land subsidence in coal mine 总被引：2，自引：1，他引：1
Mining subsidence destroys environment seriously and is difficult to forecast because the parameters in prediction model are difficult to obtain. As there are many uncertainties in mining subsidence, we forecast it by grey prediction model. Traditional GM (1,1) model predict for a time series. In this paper, the panel data are studied and are viewed as a sequence in which elements are matrix based on cross-sectional data, and the mean sequence of row vector GM (1,1) model, mean sequence of column vector GM (1,1) model and the cell volume sequence GM (1,1) model are established, respectively. Combining these grey models, we build prediction model of cross-sectional data matrix sequence. Thus, the scope of grey prediction has been expanded, and grey forecasting theory has been enriched. Using the newly built predictive models, we study the land deformation due to mining of Pingdingshan coal mine in Henan Province. Practical verification and model accuracy test show that the grey model can make accurate predictions, with a good agreement between the predictive value and actual value. It can provide effective and accurate information and also can provide an important reference for the reclamation planning of surface environment. 相似文献