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针对经典灰色系统模型的不足，根据灰色系统理论的信息处理原则，在模型中引入遗忘因子，建立了灰色系统沉降预测的非等步长灰色时变参数模型，并在求解过程中引入遗忘因子以修正预测结果。模型充分考虑了预测系统的时变性和灰色性，从而降低对预测系统状态的预测误差。实例预测表明，灰色时变参数模型可以将工后总沉降量的预测误差控制在23%以内。误差检验结果显示，预测结果的精度等级较引入遗忘因子修正前有显著的提高。 相似文献
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将神经网络理论引入到斜坡变形预测领域，利用时序数据构造训练样本，在训练过程中引入遗忘因子和期望因子，形成相应的网络结构，初步探索出了一条新的预测斜坡变形的理论方法。 相似文献
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CSAMT自适应正则化一维全资料反演 总被引：2，自引：0，他引：2
相比于传统反演算法对初始模型依赖性强的弱点,自适应正则化对初始模型要求较低,正则化因子可以根据每次迭代的数据目标函数和模型目标函数的关系,快速计算得到.这里采用自适应正则化反演算法尝试对一维全资料CSAMT的层状介质进行反演,通过三层和五层模型及其使用近场视电阻率数据的反演计算,表明了CSAMT自适应正则化一维全资料反演算法稳定,也发现该方法不仅能够避免传统CSAMT近场校正带来的误差,而且由于不用反复搜索正则化因子,加快了迭代收敛速度. 相似文献
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初至波地震层析成像需要给定初始速度模型,给定的初始速度模型很大程度上影响层析反演的质量、反演是否收敛和收敛速度的快慢。使用层析成像反演近地表速度场时,这里提出了一种利用大炮初至时间自动生成初始速度模型的方法。假定大炮初至是由直达波和折射波构成的,然后用折射波法直接求取初始速度模型,该方法生成的初始速度模型可直接由程序自动实现,无需人为干扰。将该方法应用在理论模型和实际资料中,由此产生的初始速度模型采用层析成像技术进行迭代反演,结果表明,该方法建立的初始模型加快了反演收敛速度,反演结果和真实速度模型基本一致。 相似文献
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采用贝叶斯概率水文预报理论制订水电站水库中长期径流预报模型,以概率分布的形式定量地描述水文预报的不确定度,探索概率水文预报理论及其应用价值。采用气象因子灰关联预报模型处理输入因子的不确定度,将实时气象信息和历史水文资料有效结合,突破传统确定性预报方法在信息利用和样本学习方面的局限性,以提高水文预报的精确度。以丰满水电厂水库为例对所建模型进行检验,模拟计算结果表明,该模型与确定性径流预报方法相比,不仅有利于决策人员定量考虑不确定性,而且在期望意义上提高了径流预报精度,具有较高的应用价值。 相似文献
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边坡稳定性预测的模糊神经网络模型 总被引：9，自引：0，他引：9
根据边坡稳定问题具有的模糊性,提出了一种判定边坡稳定性的模糊神经网络模型。该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的。再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数,这样大大减少了规则匹配过程,加快了推理速度,从而极大程度地提高了系统的自适应能力。最后用收集到的边坡数据样本训练和测试模糊神经网络模型,结果表明该模糊神经网络预测边坡稳定性是可行的、有效的。 相似文献
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本文通过采用并加以改进的误差反向传播人工神经网络算法,使网络收敛速度加快和避免局部极小,在此基础上建立了岩溶水模拟模型,同时以济南为例对模型进行了应用验证。拟合结果表明,该方法对于岩溶水资源评价具有较大的适用性。 相似文献
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A study of slope stability prediction using neural networks 总被引：5，自引：0，他引：5
The determination of the non-linear behaviour of multivariate dynamic systems often presents a challenging and demanding problem. Slope stability estimation is an engineering problem that involves several parameters. The impact of these parameters on the stability of slopes is investigated through the use of computational tools called neural networks. A number of networks of threshold logic unit were tested, with adjustable weights. The computational method for the training process was a back-propagation learning algorithm. In this paper, the input data for slope stability estimation consist of values of geotechnical and geometrical input parameters. As an output, the network estimates the factor of safety (FS) that can be modelled as a function approximation problem, or the stability status (S) that can be modelled either as a function approximation problem or as a classification model. The performance of the network is measured and the results are compared to those obtained by means of standard analytical methods. Furthermore, the relative importance of the parameters is studied using the method of the partitioning of weights and compared to the results obtained through the use of Index Information Theory. 相似文献
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基于模糊预测对象的证据权方法及其在土地沙漠化评价中的应用 总被引：3，自引：3，他引：0
为了使在地理信息系统中被广泛用于点事件预测的证据权方法能对面事件进行评价和预测, 提出了一种新的基于模糊训练层的证据权方法.它是一种更广泛的证据权方法, 与普通证据权方法所不同的是, 它的训练层是模糊集合, 其取值是它的隶属度.通过适当的变换也可以把点训练层转换为模糊集合.因此, 该方法可以对面事件、点事件和线事件进行评价和预测.该方法可以处理训练层和证据层均为模糊集合的情况, 被称为双重模糊证据权方法.作为该方法的一个应用实例, 本文介绍毛乌素沙漠边缘的晋陕蒙地区土地沙漠化评价的应用实例. 相似文献
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Hamid Mahmoudabadi Mohammad Izadi Mohammad Bagher Menhaj 《Computational Geosciences》2009,13(1):91-101
In the present paper, a new hybrid method is proposed for grade estimation. In this method, the multilayer perceptron (MLP)
network is trained using the combination of the Levenberg–Marquardt (LM) method and genetic algorithm (GA). Having a few samples
for grade estimation, it is difficult to get a proper result using some function approximation methods like neural networks
or geostatistical methods. The neural network training methods are very sensitive to initial weight values when there are
a few samples as a training dataset. The main objective of the proposed method is to resolve this problem. Here, our method
finds the optimal initial weights by combining GA and LM method. Having the optimal initial values for weights, the local
minima are avoided in the training phase and subsequently the neural network sustainability is trained optimally. Furthermore,
the hybrid method is applied for grade estimation of Gol-e-Gohar iron ore in south Iran. The proposed method shows significant
improvements compared to both conventional MLP and Kriging method. The efficiency of the proposed method gets more highlighted
when the training data set is small. 相似文献
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基于异步迭代算法的冲击地压预测 总被引：1，自引：0，他引：1
采用三层BP神经网络方法对冲击地压建立了数学模型。网络的训练算法采用具有松弛因子的动态异步迭代法,该算法在克服网络的麻痹现象及局部极小问题上都优于目前常用的训练方法,因而,采用此算法对网络进行了训练及震级的预报。基于新汶矿务局华丰煤矿1999～2000年的冲击地压现场监测数据,把冲击地压的能量、产生波的幅值、频次做为输入数据,相应期间的最大震级为输出数据,组成神经网络的训练样本及测试样本,对原始数据进行了数学预处理,网络结构采用了输入层3个结点,中间层7个结点,输出层1个结点的前向神经网络;网络最终的训练误差为0.06,预测结果的相对误差率平均为 9.2 %,预测效果比较理想。 相似文献
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遗传模拟退火的BP算法在冲击地压中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
冲击地压的预测、预报的研究,大多数仍停留在简单的统计研究和单因素的预测方面,因而,结果也不十分理想。笔者采用多层前向网络对该问题进行数学建模,网络的训练算法采用基于遗传模拟退火的BP优化算法。该算法是在遗传算法中引入模拟退火机制,将其同BP算法结合,形成一个混合的优化算法。新算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性,又有遗传算法的强全局随机搜索能力。同时,利用华丰矿冲击地压的实际监测数据,通过遗传算法的主要性能指标对新算法的参数进行了比较研究,得到优化后的一组参数。利用该参数,对冲击地压的神经网络模型的结构、权值和阈值进行了优化,得到了非全连接的优化神经网络模型。最后,利用该模型对华丰矿冲击地压进行了短期最大震级的预报。预测结果的相对误差率平均为 7.84 %,预测效果比较理想。 相似文献
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An oblique factor analysis solution for the analysis of mixtures 总被引：2，自引：0，他引：2
Thomas L. Clarke 《Mathematical Geology》1978,10(2):225-241
The problems involved in the factor analysis of data consisting of measurements of material quantity or proportion are discussed, and the inability of existing factor analysis solutions to properly model such data is pointed out. A new factor analysis solution using the linear programming technique is presented which properly analyzes mixture data. A numerical example is presented in which a body of suspended sediment grain-size distribution data is analyzed using the new factor analysis solution. FORTRAN-IV subroutines for computing this solution are included in an Appendix. 相似文献
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Kriging without negative weights 总被引：1，自引：0，他引：1
Under a constant drift, the linear kriging estimator is considered as a weighted average ofn available sample values. Kriging weights are determined such that the estimator is unbiased and optimal. To meet these requirements, negative kriging weights are sometimes found. Use of negative weights can produce negative block grades, which makes no practical sense. In some applications, all kriging weights may be required to be nonnegative. In this paper, a derivation of a set of nonlinear equations with the nonnegative constraint is presented. A numerical algorithm also is developed for the solution of the new set of kriging equations. 相似文献
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提出一种基于有限元计算的边坡三维滑裂面搜索的方法,根据有限元计算的应力结果,计算可能滑裂面的安全系数,然后用遗传算法搜索出最危险滑裂面,并得出相应的安全系数作为边坡的安全度评价指标。该方法的优越性是只需进行一次有限元计算,不需要假定滑裂面,可以用于具有复杂地貌和地质构造的三维边坡。通过算例,验证该方法的可行性和程序的正确性,以大岗山水电站库区边坡工程实例验证该方法的实用性。 相似文献