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1.
针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。 相似文献
2.
通过野外地质调查、钻探、岩土样品测试等手段,研究了苏州市金庭镇蒋东岩溶塌陷的地质条件及形成机理。蒋东碳酸盐岩质纯、层厚、岩溶发育程度高,第四系覆盖层较薄且遇水后力学强度大幅降低,这是塌陷形成的内在地质条件,矿山开采是塌陷形成的外在诱发因素。该塌陷模式可概化为真空吸蚀-重力致塌,致塌力主要为溶洞管道内重力水流、水位快速下降产生的真空负压吸蚀力和覆盖层土体自重。根据塌陷区地质条件和诱发因素,建立了基于极限平衡理论的真空吸蚀-重力致塌力学模型。模型计算结果表明,在真空吸蚀作用形成过程中,塌陷体的稳定系数K1.0,必然产生剪切变形破坏,模型计算结果符合岩溶塌陷的实际情况。 相似文献
3.
以现有地磁台站的长期海量观测数据为基础,忽略地磁场成因及众多影响因素的复杂作用机理,对地磁变化场的时空关联性进行分析,挖掘数据中蕴含的规律信息,进一步构建基于BP神经网络的地磁变化场预测模型。通过实际地磁台站的观测数据对模型预测结果进行验证,结果表明,对于任意选取的100组验证数据,均方根误差为4.8 nT,求解精度能够满足一般科学研究对地磁变化场的精度需求。 相似文献
4.
在分离大坝变形数据信息的基础上,利用重标极差法实现大坝变形趋势判断,然后利用优化极限学习机及混沌理论实现大坝变形预测。重标极差分析表明,大坝变形始终具有正向持续性,但其程度具有减弱趋势。在变形预测过程中,模型参数的递进优化不仅能提高预测精度,还能有效提高其稳定性,预测模型的相对误差均值均小于2%,验证了本文预测思路的有效性。大坝变形趋势判断及预测结果一致性较好,均认为大坝变形仍会进一步增加,但增加幅度相对较小,趋向于稳定发展。 相似文献
5.
基于国家气候中心(NCC_CSM11)、美国国家环境预报中心(NCEP_CFS2)和欧洲中期天气预报中心(ECMWF_SYSTEM4)三种模式产品资料,以及美国国家环境预报中心(NCEP)的大气环流再分析资料和云南、贵州及四川三省359个站点月降水资料,搜寻模式“有预测技巧的高影响关键区”,使用逐步回归方法建立预测释用模型,比较采用原始资料和年际增量两种资料序列的释用结果与模式结果的预测性能。结果表明:原始资料释用结果月均PC评分与模式结果相近,PS和ACC评分则有所提高;增量资料释用结果对月降水预测性能的改进优于原始资料释用结果;进一步采用超级集合平均方法对各月三种模式增量资料释用结果进行集成,预测评分在绝大多数情形下超过参与集成的各成员评分最高值,集成结果对ACC提升最明显,其次为PC评分,对PS评分改进不明显。 相似文献
6.
庙西南凸起蓬莱A构造区馆陶组有良好油气发现,但储层厚度多小于5 m,难以被精确识别刻画。以薄层砂体为研究对象,综合地震、测井、钻井岩心、古生物等基础资料,明确研究区馆陶组沉积时期受北东向物源供给沉积,发育河流-浅水三角洲相。基于90°相位化处理确定砂体地震响应特征;分频解释处理判断相对等时地震同相轴,构建馆陶组高频层序地层格架(三级层序SQ1-3),优选60Hz地震数据体进行地层切片划分;地层切片高精度沉积学解释揭示研究区馆陶组SQ1层序至SQ3层序依次发育河流-席状化浅水三角洲-朵叶状浅水三角洲-水下河道型浅水三角洲。其中SQ1层序中河道砂体以及SQ2-3层序中浅水三角洲前缘砂体皆为有利储层。此次研究丰富发展了渤海海域河流-浅水三角洲相中地震沉积学在砂体预测中的研究成果。 相似文献
7.
地震属性技术是砂体厚度预测的重要手段,由于目前可从地震数据中提取的地震属性种类较多,在利用地震属性技术前,必须优化出对砂体厚度最敏感的地震属性组合,以减少地震属性信息的重复与冗余。为此提出了一种联合关联规则与随机森林回归算法的地震多属性砂体厚度预测方法。随机森林回归算法能够建立地震多属性与砂体厚度之间的非线性关系,并能进行属性选择,但是该算法无法识别地震多种属性中的冗余特征。关联规则能够发现地震属性之间的非线性关联,并能借助卡方检验消除地震属性间的冗余性。分别采用了随机森林回归算法(RFR)、联合关联规则与随机森林回归(AR-RFR)及BP神经网络回归的算法(AR-BP)对滩坝砂岩合成模型和某实际工区进行了砂体厚度预测。对比结果表明,基于关联规则的属性优选得到的属性间相关性低,关联规则与随机森林算法的结合提高了砂体厚度的预测精度。数值实验证明了该方法的有效性。 相似文献
8.
甘肃省永靖县黑方台台塬周边区域由于黄河移民大规模农业灌溉诱发了众多黄土滑坡灾害,其稳定性分析与滑面预测可为防灾减灾提供重要支撑,显得尤为重要.黑方台黄土滑坡具有渐进后退式的失稳特征,已发生滑坡灾害与潜在滑坡灾害具有高度相似性,其反分析结果可为未来滑坡稳定性分析提供重要数据基础.选用有限差分强度折减法,通过设定3个目标优化函数(土体抗剪强度参数均值误差函数、滑面位置误差函数和稳定性系数误差函数),基于NSGA-Ⅱ遗传算法开展稳定性反分析获取黄土的粘聚力和内摩擦角.以黑方台党川2#滑坡为例,通过第一次滑动时观测到的滑面信息,并假设其稳定性系数等于1,利用NSGA-Ⅱ算法反分析得出当滑坡发生时,天然黄土层粘聚力为28.20 kPa,内摩擦角为25.16°,饱和黄土层有效粘聚力为16.59 kPa,有效内摩擦角为16.11°.基于该反分析结果,对党川2#滑坡后续3次失稳的稳定性系数和临界滑面进行了预测,并与实际观察结果对比验证.研究结果表明,通过多目标约束优化算法开展滑坡稳定性反分析可获得更加合理的黄土强度参数估计,为黑方台地区滑坡稳定性分析和风险定量评估提供了新的解决思路. 相似文献
9.
跨海大桥系统受外界影响扰动,其变形伴有混沌现象发生。对桥梁变形监测数据实现了混沌识别,运用C-C法计算时间序列的延迟时间,用G-P方法求得最佳嵌入维数,通过求取的时间延迟和最佳嵌入维数对桥梁变形监测数据进行相空间重构,为混沌时间序列预测模型的建立奠定基础;基于RBF神经网络建立混沌时间序列预测模型,对实测数据进行桥梁变形水平位移预测,并与基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测结果以及实测数据进行对比分析。结果表明,基于RBF神经网络建立的混沌时间序列预测模型的预测结果比基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测模型的预测结果要好,且短期预测效果好。 相似文献
10.