基于神经网络的采空塌陷预测

依据某煤炭开采区的勘察资料, 综合考虑影响采空塌陷的主要因素, 建立了预测采空塌陷的 BP神经网络模型。该模型结构为 7-10-2型。优化学习参数后, 用该模型对采空区塌陷进行了预测分析, 结果与实际情况完全吻合, 表明 BP神经网络模型应用于采空塌陷预测领域是行之有效的。     

基于模糊神经网络的泥石流危险性评价

将T-S模糊系统理论和人工神经网络相结合,利用模糊理论隶属度对模糊性有很强的识别精度,将泥石流危险性指标隶属度作为神经网络的激活函数输入,使用正态分布方法产生训练数据,再利用BP神经网络的误差反向传播对TS模糊系统隶属度函数等的参数进行训练调整,从而建立泥石流危险性评价的模糊神经网络模型。利用建立好的模型对云南东川八条典型泥石流沟的危险性进行评价,获得客观合理的评价结果。与刘希林的灰色聚类法和可拓物元方法的纵向对比和与线性内插产生训练数据方法横向对比表明:使用该方法能较真实地反映实际泥石流沟的危险性等级,证明模糊神经网络理论应用于泥石流危险性评价的有效性和可行性。     

京西矿区地面塌陷危险性模糊综合评判

京西矿区地貌上属中低山,发育石炭系和侏罗系2套煤系地层,采用平硐和斜井开采方式回采煤层,经过多年开采地表塌陷普遍、现象独特。通过野外调查和实测,研究了京西矿区地面塌陷灾害的类型与分布特征,依据两级模糊综合评判的理论与方法,建立了矿区地面塌陷危险性评判模型及评判指标,运用GIS空间分析功能进行京西矿区地面塌陷危险性区划,将矿区地面塌陷划分为危险区、较危险区和稳定区。综合评判结果表明,区内地面塌陷危险程度有明显的分区性,地面塌陷危险区与矿区采空区的分布基本一致。     

岩溶地面塌陷危险性模糊评价方法

岩溶地面塌陷危险性评价是一个复杂而亟待解决的问题,本文针对岩溶地面塌陷危险性评价的特点,在综合考虑影响岩溶地面稳定性的多种因素的基础上,引入系统层分析方法和多级模糊评价方法,并以正态函数为隶属函数,以实数的加乘运算作为合成运算规则,建立了岩溶地面塌陷危险性评价的二级模糊评价模型,并将评价结果分为:稳定、较稳定、较不稳定和不稳定4级。应用于广州市某建设场地地质灾害评估工程,结果表明该方法具有良好的可靠性。     

岩溶地面塌陷神经网络预测

应用神经网络理论的原理 ,通过对收集到的岩溶地面塌陷实例进行学习 ,建立了岩溶地面塌陷评价及预测模型 ,对某市岩溶地面塌陷进行预测。结果表明 ,神经网络方法具有精度高、收敛速度快、容错能力强等特点 ,在岩溶地面塌陷研究中具有广阔的应用前景     

江苏省邳北石膏矿采空地面塌陷监测预警分析研究

江苏省邳北石膏矿是典型的房柱式开采矿区,形成的采空区存在安全隐患,为解决石膏矿采空区监测预警机制缺乏的问题,邳北石膏矿开展了远程监测预警工作。通过上覆含水层水位动态监测及岩层移动监测,自动化采集数据并传输分析,在监测过程中设定水位变化或岩层移动极值,当水位变量或岩层移动超出极值时触发报警,在地面塌陷发生前进行有效的预警。本次通过示范区建设,结果表明:在地面塌陷的过程中,地下水监测预警机制可提前10 h左右做出预警,为防灾减灾工作提供了较充足的准备时间。为国内石膏矿地质灾害防治和监测预警工作提供参考。     

基于GIS技术的全国地面塌陷灾害危险性评价

本文运用GIS的缓冲区、叠加、空间分析等功能,从地貌类型、碳酸盐岩类型、水文地质条件、人类活动及土地利用因素方面,对以岩溶塌陷和采空塌陷为代表的中国地面塌陷灾害危险性进行评价.其中模型中各影响因素的权重值主要是通过层次分析法来确定;而影响因素中的分类值则是地面塌陷点的分布概率.评估结果表明,地面塌陷极高危险区主要分布在中国的广西、贵州、云南,其次是湖北、湖南、重庆、四川、陕西.     

江苏省邳州石膏矿区采空地面塌陷发育特征与防治对策研究

采空地面塌陷是江苏省邳州石膏矿区最主要的地质灾害类型,具有突发性、偶然性、隐蔽性等特点,矿区上方人口密集,耕地、河流分布广泛,对矿区内居民生命财产安全危害较大。在该区以往地质工作研究的基础上,通过对已发生的地面塌陷进行野外地质调查,综合分析了塌陷坑所处的基础地质条件、工程地质条件、水文地质条件、采空区形成历史、塌陷坑的形态、塌陷发展过程和人类工程活动等要素。结果表明: 邳州石膏矿老采空区主要分布于矿区中部及西部,其规格严重偏离房柱法开采规范要求,整体稳定性差,常形成面状地面变形和波状地面塌陷等; 近期采空区主要分布于中部及东部,常形成点状地面塌陷; 巷道开拓区,主要位于中东部新建矿井区,常形成点状地面塌陷及塌陷隐患点。根据国内对石膏矿区采空地面塌陷的治理经验,结合本区实际情况,提出了一系列防治措施,以便有效规避灾害风险。该研究对矿区下一步开展采空地面塌陷治理工作提供了技术支撑。     

石膏矿区采空地面塌陷易发性分区与监测预警研究

邳州市邳北石膏矿区采空地面塌陷日益严重,为防治地质灾害,市政府于2016年进行了石膏矿区采空地面塌陷专项地质灾害防治规划。通过分析矿区已有资料、分析已发塌陷点和现场调查,阐述了采空区地面塌陷的特点与危害,并采用模糊综合评判方法对地面塌陷的易发性进行了分区。根据分区结果,结合人员密集程度,提出了区域采空区综合治理和地面塌陷地质灾害防治监测预警的措施和方法,为地质灾害防治工作提供依据。     

基于AHP-模糊综合评判的岩溶塌陷危险性评价

我国1/3以上的国土面积有可溶岩分布,尤其是我国南方各地经常发生岩溶塌陷,且塌陷的数量多、规模大,严重影响国民经济建设;目前,用于岩溶塌陷危险性评价的方法很多,但普适性有限。在大量实地调研资料的基础上,选取15个因素并分成4个类别,运用层次分析法确定评价因子权重,以模糊数学理论为基础建立岩溶塌陷危险性评价两级综合评判模型,以岭形分布函数作为定量影响因素的隶属函数,并给出了确定岭形隶属函数的定量表达式;以某重大工程岩溶地基作为算例,评价结果与经验公式法评判结果吻合较好,表明评价结果真实可靠,可为工程设计、施工提供一定依据。     

模糊概率神经网络模型在水质评价中的应用

鉴于水质类型和分级标准存在模糊性,将模糊数学中的相对隶属度理论和概率神经网络相结合,构建了模糊概率神经网络水质评价模型(FPNN)。阐明了该模型的构建方法,提出了基于指标相对隶属度矩阵插值构建训练样本的方法,并将该模型应用于实际水质评价。通过与综合评判法、属性识别法和BP网络法的比较,验证了该模型操作简便,评价结果客观可靠。     

基于模糊小波神经网络的岩溶隧道风险评估及综合超前地质预报技术

针对岩溶隧道突水风险评估的不确定性和复杂性以及传统的数学方法在评估安全风险等级中的局限性,将人工神经网络理论、小波分析及模糊评价法有机结合,建立了基于模糊小波神经网络的岩溶突水安全风险评估模型。根据各种物探方法的优缺点和对岩溶水预报的敏感性,结合综合超前地质预报方法和原则,提出地质分析、风险等级划分、分级综合预报及施工地质灾害临近警报技术相结合的综合地质预报方案。通过在齐岳山岩溶隧道实施,成功预报了隧道掌子面前方的岩溶水,证实了该方案的科学性和可行性。     

基于人工神经网络的边坡稳定性工程地质评价方法

针对边坡稳定性工程地质评价方法过分强调经验和难以定量的缺点，提出了一种基于人工神经网络的边坡稳定性工程地质评价方法（ＡＮ２Ｓ２ＥＧＥＭ），详细介绍了它的建模方法和应用实例．结果表明该方法不仅有效，而且有定量、简便、实时、自适应等优点，具有广阔的应用前景。     

基于改进雨林模糊神经网络模型的页岩储层总有机碳含量评价方法

由于采用常规测井曲线评价页岩储层总有机碳含量的精度不高,泛化能力不强,需要大量样本。针对这些问题,改 进了神经网络算法,以增加模型的预测能力。利用模糊系统优化细胞神经网络结构,以增强其逻辑推理能力,提高其对模 糊数据的敏感性;选择能有效避免“虚拟碰撞”的雨林算法,并针对其存在的缺陷进行改进;利用改进雨林优化算法对网 络的初始权值阈值进行优化,避免网络陷入局部极小。分析测井特征曲线的物理意义,选择密度测井曲线与自然伽马能谱 测井曲线作为网络的输入,以总有机碳含量作为输出,通过70块岩心样本网络学习与26块岩心样本预测,证明了新网络模 型的优越性。结果表明,新模型回判将相对误差从23.189%减小到17.185%,预测相对误差由52.421%减小到15.158%,具 有更强的学习能力与泛化能力,更适用于页岩储层总有机质含量的测井评价。     

基于模糊数学的北京城区地下空间地质适宜性评价

以北京六环以内的核心城区为例, 在系统分析研究区地质条件的基础上, 综合考虑敏感因素对地下空间开发地质适宜性的影响, 从而构建地下空间适宜性评价指标体系, 并利用层次分析法确定评价指标权重, 最后采用模糊数学综合评判法对研究区地下空间开发适宜性进行了评价。结果表明: 研究区地下空间开发适宜性以适宜性好和较好为主, 占比60.11%, 地质环境条件较好, 总体比较适宜地下空间开发, 活动断裂、水源地分布和古河道分布3个敏感因素是制约研究区地下空间开发的主要地质因素。     

模糊模式识别神经网络预测模型及其应用

提出了模糊模式识别神经网络预测模型,开辟了神经网络拓朴结构建模的新思路。模型的激励函数采用了模糊模式识别模型。最后给出中长期水文预测的应用实例。     

大型缓倾煤矿采空区稳定性评价研究

煤矿采空区稳定性的影响因素众多,为了更好地解决大型缓倾煤矿采空区稳定性评价问题,通过FLAC 3D有限差分软件对采空区的多种开采工况进行数值模拟,提出了影响该类采空区稳定性的主要因素,并在此基础上采用层次分析法(AHP)进一步确定各影响因素的权重。针对山西中阳县多家煤矿采空区稳定性问题,根据影响因素综合评分表对各个影响因素进行评分赋值,最终计算得到采空区稳定性总得分,由此综合判定采空区稳定性等级。这种稳定性评价方法得出的结果与采空区地表位移变形观测法评价得出的结果相符,研究成果对类似采空区稳定性评价具有重要的借鉴参考意义。     

径流预报的模糊神经网络方法

径流预报是水资源系统优化调度的重要因素。探讨了神经网络及模糊模式识别的部分理论,在通常的神经网络预报模型及模糊模式识别预报模型的基础上提出了一种模糊模式识别神经网络预报模型及其相应算法,加强了系统的知识表达能力,使预报结果更为可信。通过实例计算,验证了模型的可行性以及所给算法对模型训练的有效性,从而为径流预报提供了一种新方法。     

基于自组织神经网络的砂土液化评价

在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,提出了一种改进算法:根据实际应用并结合专家经验确定初始连接权值;采用高斯函数作为拓扑邻域函数;将算法分为粗调整和细调整两个阶段,分别采用不同的学习率和邻域函数,然后采用改进后的SOFM算法对砂土液化进行评价。实例研究表明,应用SOFM神经网络评价砂土液化高效可行,为砂土液化评价提供了新方法。     

浅议北京戒台寺滑坡坡体变形与地下采空区的关系

本文对北京戒台寺滑坡坡体内部采空区做了较为详细的论述,并进一步分析了地下采空区和坡体变形的关系。调查结果表明,采矿形成的采空区是产生滑坡的主要诱发因素。对分析由地下采空区所引发的地质灾害具有一定的借鉴意义。