锁固型斜坡失稳机理及其物理预测模型   总被引：1，自引：0，他引：1  

薛雷  秦四清  泮晓华  陈竑然  杨百存  张珂 《工程地质学报》2018,26(1):179-192

稳定性受潜在滑面上锁固段所控制的一类斜坡,称之为锁固型斜坡,其失稳机理较为直观明确,我们认为突破斜坡失稳预测这一世界性科学难题应从该类斜坡入手。本文总结了当前有关锁固型斜坡的分类研究,认为可将其分成两大体系;指出锁固型斜坡演化3阶段与锁固段变形破坏过程之间存在内在联系,其演化过程之所以出现加速蠕滑阶段,是因为锁固段损伤累积至体积膨胀点后所致;发现锁固段峰值强度点和残余强度点可视为锁固型斜坡演化进程中的两个特征灾变点,其分别对应着突发型和渐变型滑坡的发生;基于锁固段损伤本构模型和重正化群理论,导出了体积膨胀点、峰值强度点与残余强度点三者之间的量化力学联系,构建了锁固型斜坡失稳的物理预测模型;据此模型对盐池河山崩、新滩滑坡和Libby坝左坝肩楔形岩质滑坡的回溯性预测效果良好,并可合理解释其失稳机理;阐述了该模型的使用原则和配套技术方法,以便于实际应用。  相似文献   

基于地质与重磁数据集成的河北迁安铁矿集区三维成矿预测     

史蕊  张颖慧  卢民杰  匡海阳  张国利 《地球学报》2018,39(6):762-770

河北迁安铁矿矿集区是我国典型的早前寒武纪条带状铁矿富集区和重要的铁矿石原料基地, 近年来其保有资源量不断下降, 急需开展深部资源找矿工作。基于地质与重磁数据等多源信息融合开展地质理论指导下的三维地质建模是当前深部矿产资源勘查与评价的重要途径和研究热点。本文以迁安铁矿集区为研究对象, 基于地质与重磁数据资料综合解译, 建立了1:5万迁安幅三维地质结构模型; 在此基础上, 以区域成矿理论和找矿勘查模型为指导, 总结沉积-变质型铁矿的控矿要素, 建立了综合信息定量预测模型; 进一步应用“立方体预测模型”提取成矿有利信息, 依据信息量值, 圈定了5个找矿远景区。研究表明, 重磁异常能够有效推断矿集区内断裂构造分布和含铁建造, 为区域性三维地质模型的建立提供支撑; 同时将传统的二维综合信息成矿预测方法拓展到三维空间, 预测结果为该区深部及外围找矿工作提供参考。  相似文献   

基于自适应时序剖分与KNN的短时交通流量预测     

祁朵  毛政元 《地球信息科学学报》2022,24(2):339-351

在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN（A-TS-KNN）的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻（K-nearest neighbors, KNN）、支持向量回归（Support vector regression,SVR）、长短期记忆神经网络（Long-short term memory neural network,LSTM）以及门控递归单元神经网络（Gate recurrent unit neural network,GRU）共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。  相似文献   

顾及地理-语义动态的城市热点预测框架     

沙恒宇  金广垠  程光权  黄金才  吴克宇 《地球信息科学学报》2022,24(1):25-37

城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络（PredRNN）、图卷积预测递归神经网络（GC-PredRNN）和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。  相似文献   

分数阶傅里叶变换联合支持向量机的建筑物变形预测     

古巍  李倩  陈代果 《大地测量与地球动力学》2022,42(12):1239-1245

提出一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transformation, FrFT)与支持向量机(support vector machine, SVM)相结合的建筑物变形组合预测模型。首先利用FrFT对变形时间序列进行多尺度分析,将复杂时间序列分解为一系列结构较为简单的子序列;然后利用SVM对每个子序列分别建立预测模型,通过将各个子序列的预测结果进行综合叠加,得到最终预测结果;同时考虑到SVM模型参数选择的难题,提出一种改进果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)对其进行全局寻优,提升预测性能。以西南地区某混凝土坝变形实测数据为例开展验证实验,结果表明,本文组合预测模型能够充分挖掘数据中隐含的趋势性和规律性信息,获得较高的预测精度。  相似文献   

考虑线状环境因子适宜性和不同机器学习模型的滑坡易发性预测建模规律          下载免费PDF全文

黄发明  李金凤  王俊宇  毛达雄  盛明强 《地质科技通报》2022,41(2):44-59

对于滑坡易发性预测中的水系、公路和断层等线状环境因子, 现有研究大多采用缓冲分析提取距离线状因子的距离。但缓冲分析得到的线距离属于离散型变量, 带有大小不等的随机波动性且对点或线要素的误差较为敏感, 导致滑坡易发性建模精度下降。提出了使用水系和公路的空间密度等连续型变量改进线状环境因子的适宜性。以江西省安远县为例, 选取高程、地形起伏度、距水系和公路距离等14个环境因子(原始因子), 再将距水系和公路距离2个线状因子改进为水系密度和公路密度(改进因子); 之后采用逻辑回归、多层感知器、支持向量机和C5.0决策树等机器学习模型, 分别构建了基于原始因子和改进因子的机器学习模型以预测滑坡易发性; 最后利用ROC曲线和易发性指数分布特征等来研究建模规律。结果表明: ①改进因子机器学习预测精度均高于原始因子机器学习模型, 表明空间密度对于易发性预测的适宜性更好; ②在4类机器学习模型中C5.0模型对于滑坡易发性预测性能最好, 其次是SVM、MLP和LR; ③水系和公路两类环境因子的重要性较高且使用改进因子机器学习后这两类环境因子重要性排名依然非常靠前。   相似文献   

基于磁异常信息的鄂东北四方山地区沉积变质型锰矿找矿预测          下载免费PDF全文

王川  石文杰  朱建东  徐江嬿  陈松  李艳军 《地质科技通报》2022,41(4):184-196

为系统开展鄂东北地区锰矿找矿预测, 以四方山地区典型沉积变质型锰矿床为重点解剖对象, 结合高精度磁法测量异常信息, 查明磁异常与锰矿床(体)的空间对应关系。四方山地区锰矿床主要以层状或似层状赋存于新元古代红安岩群黄麦岭岩组(Pt₃h)中, 含锰岩系为一套含火山物质、泥质、粉砂质碎屑沉积岩夹碳酸盐岩, 属于陆源碎屑-碳酸盐岩系。含锰岩系因含少量磁铁矿等铁氧化物而多与1∶5万磁法测量中高强度磁异常套合, 但也有部分位于正负磁异常梯度带上。1∶5万磁法总梯度模量中锰矿化富集地段往往与中-低值区(尤其是线性梯度带)对应。基于矿床地质特征、磁法测量资料的二次开发及野外调查成果, 在四方山地区圈定了四个找矿靶区。其中四方山矿区北侧找矿靶区Ⅰ经TC160揭露一层锰矿体, 厚度2.53 m, Mn平均品位为14.63%;四方山矿区内找矿靶区Ⅱ北段经探槽TC140揭露两层锰矿体, 第一层厚1.63 m, Mn平均品位达24.57%;第二层厚0.98 m, Mn品位为16.73%;南段经探槽TC114揭露一层锰矿体, 厚度1.32 m, Mn平均品位为17.60%。团山沟矿区东南部找矿靶区Ⅳ经地质路线调查也发现了锰矿化体, 显示具有良好的找矿前景。   相似文献   

谢一矿小型层滑构造特征对煤厚变化影响分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

殷寿明  黄晖 《安徽地质》2005,15(3):190-192

通过分析层滑构造的基本形式、分布特征和在煤层中的展现形态,指出层滑构造对煤层厚度变化的影响特征,对煤厚的变化做到定性和定量预测.  相似文献   

实时天气背景依赖的反射率因子间接同化及多暴雨个例试验          下载免费PDF全文

黄静  陈耀登  陈海琴  王黎娟 《大气科学》2022,46(3):691-706

为避免直接同化时反射率非线性观测算子线性化带来的线性近似误差问题,目前许多研究和业务中还常采用间接同化方式来同化雷达反射率因子,其通过背景场温度判定水凝物类型及比例。基于一种实时天气背景依赖的雷达反射率因子间接同化方案,进行了4次暴雨过程（2次强对流,2次锋面）的循环同化及预报试验。结果表明:对于强对流暴雨个例,相对于传统温度判定方案,天气背景依赖方案的温度预报误差更小、降水预报评分更高,而对于锋面过程区别不明显;进一步机理分析表明,对于强对流暴雨个例,由于背景依赖方案在同化反射率因子时引入了实时天气背景信息,使得分析场水凝物结构能够更好表征实际对流特征且与其它模式变量更为协调,进而改善了模式预报的热、动力及水汽条件,从而改善了降雨预报效果;而锋面暴雨由浅对流过程占主导,水凝物以低层的雨水为主导,冰相水凝物对于该过程的影响较小,由于两种方案反演的雨水结构和量级均相似,因此降雨预报差异较小。  相似文献   

JL-NZCv1.0短期气候预测系统对吉林省春、夏季气温、降水预测的初步检验评估     

曲美慧  涂钢  刘洋  穆佳 《吉林气象》2022,29(1):16-21

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