最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用

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。     

修正指数曲线法与灰色模型和BP神经网络预测在建筑物沉降中的对比分析

变形监测在建筑物施工和运营管理方面是一个至关重要的环节,变形监测的预测模型有很多。选取适当的变形监测预测模型对于预测建筑物的变形尤为重要。本文运用灰色模型GM(1,1)、BP神经网络和曲线拟合中的修正指数曲线对一幢大楼13期的沉降观测数据进行分析。利用前12期沉降观测数据构建预测模型来预测第13期沉降观测的数据,将预测的结果与实际测量的结果进行比较,得出这三种模型预测的精度。结果表明:在这一幢大楼的沉降观测预测中,修正指数曲线法预测的精度要比灰色模型GM(1,1)和BP神经网络预测的精度高。     

基于PSInSAR的水溶矿区沉降预测

针对水溶矿区地表沉降监测与预测中传统大地测量监测手段所获结果空间分辨率较低的问题,利用PSInSAR进行了水溶矿区地表沉降监测;基于PSInSAR监测结果,分别采用GM(1,1)灰色模型、BP神经网络模型和多项式拟合模型进行沉降预测;以均方误差和相关系数为精度的衡量标准,将预测结果与实际结果进行对比,分析了3种模型的预测精度。结果表明,针对某水溶性矿山,基于PSInSAR数据构建的GM(1,1)灰色模型预测精度最高,可通过该方法为矿区的开采提供良好的高空间分辨率的短期预测。     

基于BP神经网络的矿区地表沉降预测研究

BP神经网络具有非常强的非线性映射能力,广泛应用于分类识别、逼近、回归、压缩等领域。本文基于BP神经网络的理论基础,利用某矿区地表沉降观测点1~10期的实测沉降数据资料,结合MATLAB建立针对矿区地表沉降的预测模型,并预测其11~15期的沉降情况。通过将预测值与实测值进行对比,分析预测模型精度,结果表明BP神经网络用于矿区地表的沉降研究是可行的。     

基于LMD-Elman神经网络模型的建筑物沉降预测

为提高建筑物沉降变形预测精度,准确掌握建筑物变形趋势,发挥局部均值分解（LMD）算法与Elman神经网络模型在数据处理、数据预测中的优势,提出一种新的LMD-Elman神经网络模型。该组合预测模型有效实现建筑物沉降预测的流程为：(1)通过LMD方法将沉降序列分解为若干的不同尺度具有物理意义的乘积函数;(2)发挥Elman神经网络模型在数据预测中的优势,针对不同分量建立预测模型得到各分量预测值;(3)将各分量预测值重构得到最终预测结果。将组合预测模型应用于实测建筑物沉降数据预测中,结果表明,相较于GM(1.1)模型与单一的Elman神经网络模型,本文提出组合预测模型预测结果与实际监测值具有较高的一致性,预测精度更高。该组合预测模型能够充分发掘建筑物沉降数据本身所蕴含的物理机制与物理规律,提高了建筑物沉降变形的预测精度。     

基于灰色神经网络模型修正矿区地表变形数据

针对矿区地表变形数据间断缺失的现象,分析了矿区地表变形数据特点,提出了一种灰色神经网络组合模型对间断数据进行预测。首先,利用非等间距灰色模型计算灰预测平面,再采用BP神经网络模型对预测平面区间进行加权组合,得到最终的预测值。实验表明:灰色神经网络组合模型预测精度高于灰色模型,对矿区地表变形数据处理的适应度更高。     

组合预测模型在矿区沉降预测中的应用

为了准确掌握矿山开采面上部地表的沉降变化规律,预测沉降发展趋势,提出一种双曲线法与三点法的组合预测模型进行矿区沉降预测的方法。结合矿山沉降观测实例,采用单一的双曲线法、三点法以及两者的组合预测方法对沉降数据进行预测分析,对比其预测精度。结果表明,组合预测模型能够满足矿区沉降预测的精度要求,且预测精度优于单一预测方法。     

基于神经网络的组合模型在基坑沉降预测中的应用研究

通过对基坑沉降发展规律及其沉降曲线特点进行的研究,在多种S型单项预测模型基础上引入了组合预测的思想,本文先用4种S型增长曲线模型分别对基坑开挖周边地表沉降值进行拟合和预测,然后基于各单一模型预测数值通过神经网络进行组合建立组合模型进行预测。通过实例,对模型的预测结果进行了分析和检验,证明了在沉降变形分析中应用此组合预测法的可行性。     

优化组合模型在建筑物基坑沉降预测中的应用

为了确保建筑物在建设过程中的安全,需要准确掌握建筑物基坑及周边的变形情况。针对建筑物基坑沉降变形预测问题,本文对单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型进行优化并构建组合预测模型。优化组合模型一方面解决了单一预测模型稳定性差、预测精度低的问题,另一方面提高了预测模型的适用性。将本文提出的组合预测模型应用于某在建建筑物基坑沉降变形预测中,结果表明,相较于单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型,本文提出的优化组合预测模型的预测精度与稳定性更高,证明了组合预测模型在建筑物基坑类沉降预测中的可靠性。     

遗传算法的灰色神经网络在基坑变形中的应用

针对基坑施工安全和能够快速地发现基坑变形的问题,该文提出用遗传算法的灰色神经网络对基坑沉降观测数据进行处理,并预测变形大小。实例数据表明,通过预测变形值与实际变形值进行比较,可知遗传算法的灰色神经网络模型的收敛速度较快,训练时间较短,预测精度较高,能满足工程精度的要求。通过与GM(1,1),BP神经网络模型和灰色系统和神经网络的组合模型进行比较,本模型是最优的。     

基于ARIMA-BP神经网络的组合模型在地基沉降预测中的应用研究

在归纳时间序列分析法和BP神经网络法两种单一预测模型的基础上,研究了基于ARIMA-BP神经网络的几种不同的组合模型,并结合某地基沉降的实际数据对各种组合模型的预测结果与精度进行了比较分析,得出了相应的结论。     

基于小波分析的神经网络基坑变形预测模型

运用小波理论和神经网络理论不同结合方法建立地表变形预测模型。文中先建立了较为普遍的松散型的小波去噪神经网络模型和紧致型的小波神经网络模型,分析了小波去噪和BP神经网络的隐含层节点数选取过程。基于实测数据分析可得:三种模型的预测效果较单一的BP神经网络预测效果更好;基于小波变换的神经网络预测模型的平均绝对百分比误差为0.15,优于另两种模型的预测精度。     

基于经验模态分解和BP神经网络的地铁沉降预测模型研究

地铁沉降是一个非线性的复杂过程,基于经验模态分解(EMD)和BP神经网络预测模型,建立了一种可供地铁沉降监测预测的EMD-BP神经网络预测模型。新建模型首先利用经验模态分解法对原始观测数据序列进行预处理,形成本征模态分量IMF,再根据每个IMF的变化特征,研究选择合适的参数构造BP神经网络,计算预测对应IMF,最后进行重构获得地铁沉降的预测结果。实验分析结果表明,EMD-BP神经网络模型预测精度和稳定性优于单一BP神经网络模型。     

基于改进果蝇算法优化SVM的矿区地表变形预测方法

矿区地表变形呈现出典型的非平稳、突发性和不确定性,而传统支持向量机(Support Vector Machine, SVM)预测模型的预测性能受核参数选取影响较大。针对该问题,本文提出一种改进果蝇算法(Improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)优化SVM的矿区地表变形预测方法。首先采用自适应变步长迭代方式代替传统FOA算法的固定迭代步长,提升FOA的收敛速度和全局寻优能力;然后利用IFOA对SVM进行优化,实现最优核参数自动选择的同时提升预测精度;最后采用某矿区实测数据开展试验。结果表明：所提方法相对于传统灰色模型和BP神经网络模型具备更高的预测精度和稳定性,更适合实际工程应用场景。     

基于熵值法定权的组合模型在变形预测中的应用

本文在介绍新陈代谢GM(1,1)、BP神经网络、卡尔曼滤波等三种单一的预测模型的基础上建立了基于熵值法定权的组合模型,通过实验分别对单一模型和组合模型进行分析和论证。实验结果表明:基于熵值法定权的组合模型预测精度要比单一的预测模型进度有所提高,为高精度变形预测又提供了一种新的行之有效的方法。     

一种基于GA-BP-MC神经网络的高铁桥墩沉降预测模型

提出一种基于马尔科夫链修正的遗传BP神经网络预测模型（GA-BP-MC）,利用遗传算法的全局寻优能力初始化BP神经网络权值和阈值,初步建立GA-BP神经网络预测模型,结合马尔科夫链的无后效性修正模型预测值,形成高精度GA-BP-MC神经网络变形预测模型。结合高铁桥墩沉降数据,分别与BP神经网络、GA-BP神经网络预测模型进行对比,结果表明,该预测模型精度最高。     

GM-ARMA-BP组合模型在建筑物沉降预测中的应用

针对建筑物变形监测中的沉降预测问题,本文结合灰色模型、时间序列模型和BP神经网络模型的优点,提出了GM-ARMA-BP组合模型进行沉降预测的方法,有效克服了单一模型稳定性差的缺点,并以某高层建筑沉降观测数据为样本,通过对这几种模型的沉降预测结果进行比较分析,结果表明:GMARMA-BP组合模型预测效果最好,精度较单一模型提高50%以上,并且具有一定的适用性。     

变权组合预测模型在大坝沉降监测中的应用

为探讨变权组合预测模型在变形监测中的应用,以监测某大坝沉降量为实例,研究基于线性回归预测模型和灰色模型GM(1,1)的变权组合。通过预测该大坝坝内沉降量,比较两种单一预测模型和变权组合预测模型的预测误差平方和,证明变权组合预测模型在沉降预测中具有更好的预测精度。     

全尾砂充填矿山地表移动研究

矿区地表沉降对开采区地表的可持续发展有着重要的影响,会宝岭铁矿利用全尾砂充填技术来减少采空区地表塌陷,但是回采和充填过程仍对地表有一定的破坏。本文利用GPS-RTK技术以及水准方法来监测会宝岭铁矿开采区域所布设地表移动观测站,分析监测成果并确定开采区域的地表移动特征及移动参数,将概率积分方法用于预测变形并将其与测量数据进行比较。研究表明全尾砂充填下开采区域地表下沉轻微,变形造成的破坏较小。     

一种基于PSO-BP神经网络的建筑物沉降预测模型

为更好地预测建筑物沉降,该文使用粒子群优化(PSO)算法BP神经网络进行建筑物沉降预测。利用PSO算法修正BP神经网络的初始权重和阀值,优化BP神经网络机构及算法全局收敛性,建立基于PSO-BP预测模型。将所建立的预测模型应用于实际案例,通过已有的监测数据,分别进行传统BP神经网络预测和PSO-BP神经网络预测,对预测的结果进行对比,结果表明,基于PSO-BP神经网络的建筑物沉降预测结果明显优于传统BP神经网络预测模型。