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。     

基于MATLAB的铁路路基沉降预测优化方法

高速铁路路基的工后沉降严重影响着行车安全。在已有的预测模型中,所采用的初始数据往往不能满足等时间周期采集,而且还会伴随着一系列不可避免的观测误差,模型本身的误差累计,不能进行长期预测。文中利用最小二乘原理对初始值进行拟合改进,采用Lagrange插值方法将非等间隔序列转为等间隔序列,并基于新陈更替GM(1,1)模型利用MATLAB建立沉降预测模型;在此基础上,提出对模型残差进行GM改正以提高模型精度的方法。研究表明,通过对初始值序列改正后的模型具有较好的适应性,优化改进后的模型预测误差小,预测精度优于新陈更替GM(1,1)模型。     

基于D-InSAR技术的金沙江地区滑坡形变监测与分析

滑坡是发生在我国山区的主要地质灾害类型,金沙江地区由于地势较高、地形复杂、多云多雨的特点,给传统的滑坡监测增加了难度。合成孔径雷达差分干涉测量技术(Differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR)已在滑坡地面沉降监测中得到了广泛应用。本文选取金沙江上游沿岸作为研究区域,基于2018年8月11日与9月28日的Sentinel-1A影像及SRTM1数据,利用GAMMA软件及D-InSAR技术监测到金沙江地区的地表形变,成功识别出金沙江右岸的一处滑坡灾害。研究结果显示,在此滑坡的坡顶部分出现了约2.5 cm的沉降,而在坡底部分由于崩塌物的累积,地面出现了约3 cm的抬升。从实验结果可以得出,InSAR技术是一种有效的滑坡变形监测手段,利用Sentinel-1A卫星的SAR数据对滑坡区域进行形变监测,可以得到较好的干涉结果。     

不同压实度下红层泥岩路堤沉降研究

压实系数是控制路堤填筑的关键性指标。本文通过分析不同压实系数下的强度特点以及通过离心试验和有限元对不同压实系数路堤沉降的模拟,得到粘聚力c值和摩擦角与不同压实系数的关系以及不同压实系数下路堤沉降的特点,为路堤填筑提供了重要的依据。     

湿地生态系统碳循环过程及碳动态模型

从地上、地下有机物质生产对湿地碳输入的贡献,湿地土壤碳库以及土地利用变化对湿地土壤碳库和碳排放的影响,甲烷排放和可溶性有机碳输出以及影响因子,湿地生态系统碳循环动态模型4个方面对湿地生态系统碳循环国内外研究进展和研究成果进行综述、分析,提出了我国亚热带区域天然湿地碳循环研究的主要热点和方向:(1)沿海湿地碳库估算及土地利用转化对土壤碳库和温室气体排放的影响;(2)酸沉降对于我国东南沿海低纬度地区湿地甲烷排放的影响;(3)沿海湿地生态系统碳循环动态模型的应用与开发;(4)湿地系统可溶性有机碳的输出机理探讨.     

渤海湾盆地新生代沉降特征及其动力学机制探讨

综合分析了渤海湾盆地新生代以来断裂发育的分布规律,以及伸展量和沉积沉降随时间和空间的变化规律,并结合现今的深部结构特征,试图揭示盆地新生代沉降的地球动力学机制。发现在断陷阶段,断裂发育在时间和空间上控制了沉积沉降中心的迁移;坳陷阶段后期,在断裂作用非常弱的情况下,以渤中坳陷为中心,出现裂后加速沉降现象,并逐渐波及到相邻坳陷。断陷阶段的断裂发育和沉积沉降主要受板块运动形成应力场的控制,其沉降是岩石圈水平伸展和岩石圈垂向热减薄耦合作用的结果;而裂后加速沉降可能是岩石圈垂向密度突然变化及其后迅速热衰减造成的。     

探秘火星(三)

Q1哪个探测器将深入到火星地下探测?几十年来,人类一直对火星进行探索,之前登陆火星的探测器,如勇气号、机遇号、好奇号等,都是探测火星表面上的火山、峡谷、岩石、土壤的演变历史。只探测地表特征,是无法了解火星早期的演化情况的,因为包含此种信息的样品都深埋于火星地表之下。     

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。