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地下开采引发地面沉陷的未确知聚类预测方法 总被引:8,自引:0,他引:8
对未确知聚类预测法进行优化,并将其应用于开采地面沉陷的预测研究。采用开采地面沉陷的实测数据按最大沉陷量进行分类,利用各分类影响因素的均值表示各分类中心,并确定各影响因素的未确知测度函数。由待测对象指标的综合未确知测度与各分类指标的未确知测度间的距离来确定待预测对象所属等级,给出了预测值的计算公式。经计算验证,该方法的正确率为75%。但在实际应用中,为了保证地表建筑设施等更加安全,允许预测级高判,则正确率可达100%。针对某铁矿一观测点进行预测,并与实测数据比较,结果表明,未确知聚类预测的结果是令人满意的,为开采地面沉陷的预测提供了一种新思路。 相似文献
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油气勘探风险的定量评价一直是国内外研究的难点。作者在分析传统风险评价方法的优缺点、剖析偏最小二乘法和最大熵法优势的基础上,首次提出了偏最小二乘-最大熵(PLSME)风险分析模型。偏最小二乘法较好地实现了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的有效综合,通过自变量的PLS回归线性处理,不仅能消除粗差解决变量之间的相关性问题,而且能辨识每一个自变量对因变量的控制程度;最大熵法通过对偏最小二乘得出的风险因子与总经济效益净现值关系式的检验,利用最大值、最小值和最可能值的训练,能了解指标最终服从的概率分布,客观得出风险的大小。两者结合起来构建的PLSME模型,能使风险评价结果更加准确、合理和客观。通过对四川德阳新场气田的实例应用,表明偏最小二乘一最大熵评价方法科学可行,对同类研究具有借鉴作用。 相似文献
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MODIS数据在乌鲁木齐地区植被景观动态监测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
根据EOS/MODIS卫星时次高覆盖面广的特征,选取从4.10月的MODIS晴空资料,对整个乌鲁木齐地区植被景观进行动态监测,利用植被指数最大合成法制作了每月植被指数专题图。为了能够结合物候更好地分析乌鲁木齐地区植被随季节变化趋势以及不同时期植被生长状况,我们还制作了植被景观专题图及其变化评价图。评价图的优势在于能直观地反映植被变化的趋势,并能将变化的程度数字化,还可以根据不同的评价图叠加DEM做相应的分析。为乌鲁木齐地区植被变化研究提供有效的依据。 相似文献
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