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岩石边坡系统是一典型灰色系统，其变形发展过程可以用灰色预测模型完成。尽管传统GM（1，1）模型预测有很多成功的实例，但是也存在一些预测偏差过大的情况，必须对其进行优化。逐步迭代法GM（1，1）模型不仅收敛速度快，而且与原始数据库序列的凹凸性保护一致。利用自编的计算程序对马步坎边坡预测测点G1沉降和开裂进行预测分析，结果表明逐步迭代法GM（1，1）优化模型计算精度较传统GM（1，1）模型和背景构造法GM（1，1）优化模型高，较好地反映了岩石边坡的变形趋势。 相似文献
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边坡变形模拟预测的普适灰色模型 总被引：13，自引：2，他引：13
传统灰色GM(1,1)模型,多适用于等间距监测数据序列的模拟预测;对非等间距序列,一般经过等间距处理或经过繁复的变换计算直接建立非等间距模型.从边坡变形模拟预测的角度来讲,传统灰色GM(1,1)模型只有当边坡变形呈低增长序列时,才能获得较高的模拟和预测精度,而对呈高增长序列的边坡变形往往产生较大的滞后误差.以优化灰色模型背景值为基础构建的普适GM(1,1)模型,不仅适用于边坡变形等间距监测数据的低、高增长序列,而且适用于非等间距的低、高增长序列,且都能获得很高的模拟和预测精度,对边坡变形的模拟预测具有普遍的适用性. 相似文献
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传统GM(1,1)模型用于预测时,该模型在初始的少量数据中,才能充分利用有限的数据反映系统的发展变化,越往后监测,该模型的预测精度就越弱。而在实际应用中,必须不断考虑那些随时间相继进入系统的扰动或驱动因素,随时将每一个新得到的数据置入系统中,建立新信息GM(1,1)模型进行动态预测。因此,针对传统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,并利用该模型对巴达高速公路滑坡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,有很好的工程应用价值。 相似文献
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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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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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加权函数组合预测边坡变形模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
边坡变形监测是边坡监测的主要内容之一,其变形预测问题是边坡工程中主要技术难题之一。考虑边坡位移变形预测模型的局限性,如神经网络预测方法需要大量的实测数据作为学习样本,灰色系统模型要求原始数据序列必须满足指数规律,且数据序列变化速度不能太快等。建立了边坡变形反向传播神经网络预测模型,同时给出了灰色GM(1,1)边坡预测模型。提出边坡的神经网络与灰色系统加权函数组合预测模型,采用动态规划解法,将原模型转化为多阶段决策问题,使组合预测误差的平方和最小,得到组合权重,这样得到的变形预测结果的精度将大大提高,弥补了单一方法的局限性,满足工程预测的需要。通过边坡实例加以验证,加权函数组合预测模型的预测结果精度有一定提高,能够与实际监测数据相吻合,达到准确预测的目的。 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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为了提高GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的预测精度和普遍适用性,论文首先分析了GM(1,1)模型的数学特点,并根据建模机理所存在的固有缺陷探讨了几种合理实用的改进方法。在此基础上,结合呈对数型曲线的链子崖危岩体变形监测数据和呈指数型曲线的黄龙西村滑坡变形监测数据,分别了建立了传统GM(1,1)、无偏GM(1,1)、中心逼近式GM(1,1)、重构背景值的GM(1,1)和灰色神经网络组合等预测模型。预测结果表明:针对不同数学特点的滑坡变形数据,特定改进的GM(1,1)模型较传统模型预测精度更高,适用性更强。 相似文献
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为了预测边坡变形大小,以便及时采取防治措施,通过取不同的迟滞时间对原始监测数据进行相空间重置获得新的数据序列,再以这些新的数据序列为基础,采用预测残差平方和最小的线性优化方法,将ARMA时间序列法和GM（1,1）灰色理论的预测结果进行组合,对某矿的边坡变形量进行滚动组合预测。对不同方法的预测精度和预测残差的标准差进行了对比分析,结果对比表明,组合预测较单项预测方法残差标准差明显减小,且相空间重置后的组合预测结果提高了直接预测的平均预测精度,这为边坡变形趋势的预测与防灾预警提供了可靠的方法。 相似文献
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用于新生代定年的Ar-Ar法标准样品候选样品初测结果 总被引：5，自引：1，他引：5
Ar Ar法定年的特点是必须要有一套年龄从小到大的标准样。迄今用于新生代定年的国内标准样极少。为满足新生代矿物Ar Ar法定年的需要,初选了一个标准样候选者BT 1透长石。样品总重366g,粒级6080目,纯度100%,缩分为100瓶,每瓶3 66g。Ar Ar阶段加热法初测结果为:全部12个阶段给出的总气体年龄为30 8±0 9Ma,412阶段视年龄十分接近,年龄谱平坦,对应的39Ar析出量达96%,坪年龄为29 6±0 4Ma,等时年龄为29 6±0 6Ma,MSWD=1 01。40Ar/36Ar初始值为293 6±3 9,与尼尔值295 5相当。重复测定结果为:全部气体年龄为31 0±0 9Ma(全部9个阶段),坪年龄为29 5±0 4Ma,等时年龄为29 4±0 6Ma,MSWD=1 94,40Ar/36Ar初始值为282 2±6 3。这些结果表明,BT 1透长石不含过剩氩,作为新生代定年的Ar Ar法标准样品候选者是较为理想的。 相似文献
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One dimensional solutions for the classic critical upward seepage gradient/quick condition and the time rate of consolidation problems are obtained using coupled routines for the finite volume method (FVM) and discrete element method (DEM), and the results compared with the analytical solutions. The two phase flow in a system composed of fluid and solid is simulated with the fluid phase modeled by solving the averaged Navier–Stokes equation using the FVM and the solid phase is modeled using the DEM. A framework is described for the coupling of two open source computer codes: YADE-OpenDEM for the discrete element method and OpenFOAM for the computational fluid dynamics. The particle–fluid interaction is quantified using a semi-empirical relationship proposed by Ergun [12]. The two classical verification problems are used to explore issues encountered when using coupled flow DEM codes, namely, the appropriate time step size for both the fluid and mechanical solution processes, the choice of the viscous damping coefficient, and the number of solid particles per finite fluid volume. 相似文献
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岩石含气量是页岩气资源量评价及勘探开发的关键性技术指标,其测试技术与方法尚处于发展与完善过程中。利用恒温解析-氢火焰离子检测法对柴达木盆地柴页1井侏罗系大煤沟组不同岩性的岩心进行了页岩气解析测试,通过对解析曲线和含气量数据分析研究发现：①页岩气解析测试的气体释放过程包括一系列的复杂解析过程,而非简单的解吸附过程,具有多级性,其解析速率曲线表现出多峰性;②岩石中吸附气的解吸量在早期恒温解析阶段遵循USBM直线规律,这一时间段的解析数据适合于计算损失气量;③岩石中的残余气是被岩石的物理构造所限滞的气体部分,应该在将岩石粉碎后测定;④将含页岩气岩心短期封存对于解析气测定结果的影响不大,在30天内完成测试即可。这些认识对于页岩气解析测试技术方法的改进、完善与规范具有重要参考价值。 相似文献
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FWG1幂指数递减开发模型 总被引：15，自引：7，他引：8
本文提出了ＦＷＧ１幂指数递减开发模型,提出了开发速度,采出程度等开发指标的数学关系式。分析了参数对ＦＷＧ１幂指数递减开发模型的影响。当ｃ＾１／２ｔ＝１时,ＶＤ＝ｅ＾－１为不动点。提出了开发初期ＦＷＧ１幂指数递减开发模型的确定方法,便于开发初期决策。 相似文献
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CSAMT一维全区反演 总被引：2，自引：0，他引：2
由汉克尔变换和连分式求解水平层状大地电偶源的水平电场和垂直磁场,然后由电场和磁场求得卡尼亚视电阻率,不进行近区和中间区校正,直接用阻尼最小法对近区和中间区发生畸变的卡尼亚视电阻率反演,得到地下电性参数。模型试算结果表明:虽然近区和中间区的视电阻率不能正确反映地下电性垂向变化,但由其反演仍能得到正确的结果。 相似文献
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遗传算法是近些年来产生和发展的一种模拟生物进化过程的自适应启发式全局优化的搜索算法。它不完全依赖于初始猜测,且具有全局收敛的特点,可以被用来解决各种复杂的实际问题,如工程优化设计,人工智能和决策系统,以及地球物理反演等。尽管遗传算法是一种效率很高的全局优化算法,但许多仿真结果表明,它具有计算时间长,局部搜索能力弱的缺点。而共轭梯度法属于非启发式全局优化搜索方法,收敛速度快,但容易陷入局部极值,且严重依赖初始猜测。根据遗传算法和共轭梯度法的特点,这里提出了一种混合遗传算法,用来进行地球物理反演。该算法既具有遗传算法的全局收敛性,又有共轭梯度法的快速收敛性,经实际应用,取得了良好的效果。 相似文献