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针对由于岩移观测数据资料缺失或不准确而导致开采沉陷预计参数求取不精确的问题,本文提出一种基于模糊聚类的开采沉陷参数预计模型。首先,根据相似第三定理对地矿特征进行了分析简化;其次,利用方程分析法、量纲分析法进行特征提取,得到特征方程;然后,对原有模糊聚类方法进行改进,得到基于竞争合并策略的IWFCM_CCS算法的模糊聚类方法;最后,对岩移观测数据进行模糊聚类分析,得出观测站数据的隶属度矩阵和聚类中心,建立了基于隶属度权重的回归模型。通过与矿区实测数据和模型预计结果的对比分析,验证了所提参数预计模型的准确性和可行性。该模型减小了观测数据导致的预计参数求取误差,可为以后的预计参数求取提供参考。 相似文献
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我国西部黄土高原地区土质疏松,沟壑纵横,开采损害特征明显,准确预计开采引起的地表移动和变形趋势有助于为矿区灾害提供预警信息。文中以陕西彬长矿区某工作面为例,利用2007年7月—2008年1月的5幅SAR影像对矿区地面进行监测,将合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术得到的监测成果作为训练样本,与网格搜索算法(GS)优化支持向量机回归(SVR)参数算法结合,对矿区的形变点进行沉降预计。结果表明:InSAR技术获取矿区的沉降量可以满足矿区地表沉陷监测预计,结合GS-SVR预计模型可以实现矿区形变点的沉陷预计,预测精度符合工程的应用需求。 相似文献
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分析了现有的开采沉陷预计的剖面函数模型如负指数函数、双曲正切函数等模型具有表达式过于复杂,坐标原点、参数在实际使用时较难确定等缺点,研究了矩形采空区上方地表沉陷观测数据的特征,提出了一种新的开采沉陷预计的主断面拟合函数。这种新的拟合函数表达式简单,在实际工作中容易确定相关参数。某矿山的实测资料验证说明,提出的该拟合函数与实测资料吻合程度较高。 相似文献
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顾及地貌特征的矿区地表塌陷DEM的生成方法 总被引:2,自引:0,他引:2
地下煤炭资源开采导致矿区地表塌陷和矿区地形的变化,直接由开采沉陷下沉预计数据生成的DEM不能表现矿区地表塌陷后的地形状况。通过在开采沉陷下沉预计程序中增加高程修正计算功能,对矿区原始地貌高程进行下沉修正计算,生成矿区地表塌陷高程数据文件,由该数据文件可以生成顾及地貌特征的矿区地表塌陷DEM。该方法操作和实现简单,生成的DEM精度可靠,能够表现矿区地表塌陷后的地形状况,可以作为矿区地理信息系统的基础数据,对于指导开采沉陷的防治和治理具有重要意义。 相似文献
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针对地基沉降机理复杂及随机性特点,结合马尔可夫链理论,本文建立了一种马尔可夫链改进的MMF沉降预测模型。首先采用部分实测沉降数据,利用CurveExpert软件拟合MMF模型;然后根据MMF模型预测相对误差大小,并按照马尔可夫理论划分状态区间,构建状态转移概率矩阵,预测下一个沉降量所处的状态,从而得到了马尔可夫链改进的MMF预测值;最后将本文模型应用于深圳滨海大道市政工程软土路基沉降预测中,并对模型的预测效果进行精度分析。结果表明,马尔可夫链改进的MMF模型的预测精度较单一的MMF有明显提高,建模方法合理,可用于类似的工程预测。 相似文献
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针对开采沉陷预计模型参数反演所存在的算法复杂、计算量大等缺陷,将粒子群算法引入到概率积分法开采沉陷预计模型参数反演中。研究粒子群算法反演概率积分法预计模型参数的基本原理、编码方法及适应度函数的构造方法,同时结合河北省某煤矿的实测数据,以下沉拟合值与实测值的中误差作为反演精度的评价标准对算法进行实例验证,对提高开采沉陷预计的精度有一定的参考实用价值。 相似文献
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为获取连续的矿区地表沉降变形场,揭示沉陷规律,及时预计沉降范围与大小,保障生产,该文提出了以精密水准测量数据为约束的加权位错监测及预计模型。视开采工作面为简化位错几何模型,顾及工作面近远场观测数据的不同,根据计算模型值与水准测量实测值的残差确定不同的权比,利用最小二乘线性算法反演垂直方向上的张裂参数。由张裂参数正演获取连续的地表形变场。并以多期观测反演所得的一维张裂参数的变化序列拟合预计模型,预测地表未来形变场。研究表明,提出的加权位错预计模型能更好地监测并预计矿区开采后的地表沉降变化,为采矿安全生产提供了依据。 相似文献
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动态矿区DEM生成方法及其在土地复垦中的应用研究 总被引:1,自引:1,他引:1
首先根据我国矿区土地复垦工作中存在的不足,通过研究提出"动态土地复垦"的概念,并确定了动态土地复垦方案制定的数据基础——动态矿区数字高程模型。动态矿区数字高程模型应该包含煤矿生产对地表的累积影响结果数据和地表的原始地形信息,开采沉陷预计结果可以提供前者,地面测量可以提供后者,经过数据处理可以按时间间隔生成描述塌陷区的一系列数字高程模型(DEM)(准动态),然后运用DEM的空间分析技术提取塌陷区在不同时间段的土地破坏类型、范围和位置数据,并根据这些数据进行动态土地复垦方案决策数据的提取,经实例验证该方法可行。 相似文献
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最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明:3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献