基于支持向量机的测井资料幅度异常验收方法研究

当前的测井资料质量标准基于人工验收制定,其中包含大量的定性标准.如何依据定性标准进行测井资料质量自动验收,是目前面临的一个难题.将支持向量机方法应用于测井资料幅度异常预测,在资料中挑选可疑样本,依据已有的专家验收结论建立预测模型,对测井资料幅度异常进行预测,避免了自动验收中必须将定性标准定量化的问题,在实际应用中有较好的效果,对同类工程问题的解决有一定的借鉴意义.     

基于集合预报产品的四川暴雨预警指数研究

基于2005~2007年汛期成都区域气象中心的中尺度区域集合预报产品和德国、日本数值预报模式的降水产品,针对四川暴雨构建样本资料,采用支持向量机方法(Support Vector Machines,简称SVM)建立暴雨预警模型,开展暴雨预警预报试验,并将建立的模型应用于2008年汛期四川省逐日暴雨有无预报。检验结果表明,基于区域中尺度集合预报产品建立的SVM暴雨预警模型,对暴雨定点预报有较强的指示作用,暴雨预警指数为0.2。      

基于小波变换和GALSSVM的边坡位移预测

边坡变形是一个受多种因素综合作用的复杂非线性动力学演化过程,用现有的物理模型来解决边坡变形的预测问题有很大难度。大量的研究工作表明,用实测的边坡位移时间序列来预测边坡未来变形更为准确,而将多种方法组合起来进行预测成为研究的主要趋势。在此基础上,建立了一种基于小波变换和进化最小二乘支持向量机(GALSSVM)的边坡位移预测模型。首先利用小波变换将边坡时间序列分解为低频分量和高频分量,然后利用互信息法和伪近邻法得到各分量的时间延迟和嵌入维数并进行相空间重构,再根据各个相空间的特点建立相应的GALSSVM预测模型,最后把各分量的预测结果进行小波重构,重构后的结果即为最终的边坡位移预测结果。对丹巴滑坡预测研究表明,这种新的预测模型具有较高的预测精度,可以应用于实际工程     

基于?－SVR和GA的初始地应力场位移反分析方法研究

基于一种改进的支持向量机（?－SVR）和改进的遗传算法（GA）,提出一种初始地应力场位移反分析方法。该方法通过正交设计方法安排较少次数的正分析方案,用?－SVR对正分析中测点位移值与参数构成的样本集进行学习,建立参数取值与观测点测值的非线性隐式方程;采用确定性或随机反分析的思路确定反分析的优化目标函数,并利用GA搜索最优参数取值。采用?－SVR方法建立的参数取值与位移量测点测值的非线性隐式方程,能够以很高的精度拟合和预测不同参数取值时的观测点测值,因此,可以用该隐式方程代替正分析,减少计算量;采用改进的GA方法能够准确搜索到最优参数;搜索到的最优参数值与理论值相当吻合。算例表明,基于?－SVR和GA的初始地应力场位移反分析方法是一种行之有效的初始地应力场位移反分析方法,可以广泛用于初始地应力场确定性反分析和随机反分析。     

参数优化LSSVM的巷道围岩松动圈预测研究

最小二乘支持向量机方法(LSSVM)在处理小样本、高维数、非线性的问题时,具有求解速度快、易于描述非线性关系的优良特性。但是,该方法得到的模型拟合精度和泛化能力依赖于其相关参数,因此,提出基于粒子群优化算法(PSO)的LSSVM参数优选方法。最后,用该模型对巷道围岩松动圈进行了预测研究。结果表明,PSO优化的LSSVM模型具有收敛速度快、计算精度高的特点,说明该模型是合理、有效的。     

公路软基沉降预测的支持向量机模型

提出了基于支持向量机（SVM）模型对公路软基沉降进行预测的一种新方法,工程实例预测结果表明,在同样的训练均方误差下,SVM模型预测能力要优于BP神经网络模型,同时该模型能够综合利用分级加载过程中的沉降观测数据作为训练样本集,比仅依靠预压期内部分实测沉降数据的双曲线法更能反映地基土的变形趋势。因此,将建立的SVM模型应用于公路软基沉降预测能够更准确地反映实际沉降过程     

矩形顶管机及矩形隧道的研究与应用

本文结合实际工程介绍了矩形顶管机的选型、研制、矩形隧道的设计及施工中应注意的问题。     

增压机——气动潜孔锤钻凿基岩大口径水井

本文介绍了使用增压机－气动潜孔成功钻凿基岩大口径水井的工艺和方法,并指出钻进中须注意的问题。     

煤矿采掘工程平面图自动绘制系统研究

采掘工程平面图是煤矿生产必备的基础资料之一,而春绘制目前牌手工阶段。为了实现煤矿矿山测量的标准化和自动化,本文讨论了采掘工程平面图的自动绘制系统的设计,并以ＡｕｔｏＣＡＤ为平台开发研制了采掘工程平面图自动绘制系统。