动态灰色模型在变形预测中的应用

本文在引入序列算子成功构造灰色序列的基础上,详细讨论了灰色预测模型的基本内容和两种动态灰色预测模型的实现,并成功将其应用于广州地铁变形监测的数据预报。实践及理论证明,新陈代谢灰色预测模型由于实时加入系统的最新信息,提高灰区间的白度,预测精度最高;灰数递补模型通过引入灰数,一定程度上也提高了预测的精度。新陈代谢灰色预测模型实践证明预测精度可达到一级。     

基于Delta算子的航天器自主交会鲁棒故障检测滤波器设计

针对有限通信情形下航天器自主交会的故障检测问题,提出了基于Delta算子的鲁棒故障检测滤波器设计方法.采用C-W方程来描述航天器间的相对运动模型,通过Delta算子方法对其进行离散化处理得到系统的离散模型.在故障检测滤波器设计中,考虑信号量化和数据丢包同时存在的情况,并且采用随机伯努利序列来描述数据丢包现象.最后,基于LMI方法给出故障诊断存在的充分条件,并通过数值仿真验证了所设计滤波器的有效性.     

基于交错网格Fourier伪谱微分矩阵算子的地震波场模拟GPU加速方案

作为高精度波形反演或逆时偏移的重要组成部分,地震波数值模拟对计算速度和效率提出了更高要求.GPU通用计算技术的产生及其内在数据并行性,为高效地震波数值模拟应用和研究得以有效开展奠定了基础.本文借助交错网格的Fourier伪谱微分矩阵算子和GPU上高效矩阵乘法,实现了复杂介质中地震波模拟的高效算法.数值试验表明,优化后的GPU计算相比CPU单核计算在大规模二维地震波场计算中获得至少100x以上的加速比.这对我们快速分析目标反射层在地震剖面中同相轴位置,制定优化采集方案具有重要意义.     

三维并行合成震源记录叠前深度偏移

提出了一种基于波动理论的三维合成震源记录叠前深度偏移方法,该方法不含任何物理假设,利用波动方程算子的3个性质,合成炮震源及炮震源记录,将面炮记录合成与相位编码合成两种方法在理论上和计算上合二为一,成为一个统一的合成理论. 通过双重叠加把三维叠前五维数据转换为三维数据,既保证了成像质量同炮记录偏移成像一样精确,又显著地提高了计算效率,且适于复杂地质构造成像. 针对不同情况,给出了几种不同的合成算子,使方法在实际应用中有较大的灵活性和选择性. 基于MPI并行算法的实现,进一步提高了计算效率. SEG＼EAGE盐丘C3_NA数据模型上的试算结果和新疆三维起伏地表实际地震资料的处理结果进一步说明了该方法的有效性和实用性.     

基于深部位移的蠕滑型滑坡预警指标及预警预报研究

基于边坡监测数据建立数学模型,是边坡变形和稳定性分析的重要方法。但是单一预测模型的形式和应用范围具有一定的确定性,不同模型对数据的利用程度也有所差别,往往不能充分运用已知信息,导致模型精度不高,适用性不强。针对单一预测模型存在的问题,提出一种基于熵权法的PSO-SVR-NGM优化组合模型。该模型结合高精度变权缓冲NGM(1,1,k,c)模型和PSO-SVR模型,能够减小单一预测模型的误差,大幅度提高预测精度。首先通过引入变权缓冲算子λ和背景值权重系数η、κ改进无偏NGM(1,1,k,c)模型,构建新的3参数变权缓冲NGM(1,1,k,c)模型。结合最大灰色关联度和最小平均相对拟合误差重新构造粒子群算法的适应度函数,利用改进的粒子群算法对提出的变权缓冲模型进行搜索寻优,确定最佳的参数组合。然后通过熵权法对改进的变权缓冲NGM(1,1,k,c)模型和PSO-SVR模型进行赋权建立优化组合模型。最后,将该组合模型应用于3个不同变形特征的边坡工程中,并与其他单一模型进行对比分析。结果表明,相对于单一模型,本文所提出的组合模型的拟合和预测误差较小,与原始位移数据的相关性较好,能够更真实地反映边坡变形规律,具有较强的工程适应性。同时组合模型的提出与发展也促进了单一模型的优化改进,为解决实际工程问题提供了良好的思路。     

二维层状介质中衍射波的计算

本文讨论了衍射波的计算,它是文献[5]的继续和发展,是为了应用射线法解决二维地震人机联作工作的一部分。根据波的物理性质,引入了等效炮点、等效检波点和等效界面等概念,将Berryhill导出的衍射波计算公式推广到倾斜界面和楔形结构等情形。这一工作与文献[1—3]中的工作相结合,在实用上解决了二维地震人机联作解释中的正演计算方法问题。     

自适应的最小平方反褶积及在地震勘探中的应用

本文给出了一种自适应的最小平方反褶积方法（ALSD法）,其基本原理是用滤波器的输出来修正愿望输出,从而使结果得到改善。从迭代格式来讲,它是极小熵反褶积方法的推广。本文还从理论上讨论了自适应函数的选取方法。通过人工模拟地震记录数据及真实地震剖面计算的结果,显示出ALSD法是一种计算量省且效果好的方法。对小相位子波,滤波效果与最小平方预测反褶积相当;对混合相位子波,仍具有近于小相位时的效果。     

多传感器观测下带乘性噪声系统的逆向滤波与反褶积融合算法

针对多传感器观测环境下带乘性噪声系统的逆向最优滤波与反褶积融合估计问题 ,本文提出了 1种基于极大似然准则的最优融合算法。该算法中各单传感器间并行计算 ,并且融合中心与单传感器处理中心间无反向通讯 ,因而执行效率较高。仿真表明 ,该融合算法产生的逆向滤波与反褶积比单传感器处理结果有较明显提高     

Dereverberation of marine reflection seismic data by a spatial combination of predictive deconvolution and velocity filtering

Contamination of seismic reflection records at early times by first-order water reverberations can be especially severe during survey operations over hard and flat sea floors on the continental shelf or in lake environments. A new dereverberation scheme based on two classical techniques — predictive deconvolution and velocity filtering — has been developed to address this problem. The techniques are combined spatially to take advantage of their complementary offset- and time-dependent properties. Stage I of the scheme consists of applying predictive deconvolution at short offset. The data are previously conditioned by a normal moveout correction with the water velocity which restores the periodicity of the reverberations in the offset-time plane and enhances the performance of deconvolution. Stage II of the scheme involves velocity filtering in the common-midpoint domain which is particularly effective at long offset where the moveout difference between primary reflections and reverberations is largest. The dereverberation scheme is well suited for the initial processing of large volumes of data due to the general availability of cost-effective deconvolution and velocity filtering algorithms in seismic processing software packages. Practical implementation issues are illustrated by a field example from the GLIMPCE survey in Lake Superior.Lithoprobe Publication No. 475.     

混合型单调算子对的不动点研究及其在微分方程组的应用

提出了混合型单调算子对的概念,并给出了其不动点的存在唯一性;研究了它在微分方程组的具体应用.