基于PSR-WSVM模型的边坡位移预测

为建立高精度的边坡位移预测模型，采用相空间重构（PSR）将边坡位移时间序列数据转换为多维数据，同时构造小波核函数改进的支持向量机模型，建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机（SVM）模型、小波支持向量机（WSVM）模型和基于相空间重构的支持向量机（PSR-SVM）模型预测结果进行对比，通过平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差百分比（MAPE）和均方根误差（RMSE）3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明，PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型，边坡位移预测的精度明显提升。     

NaCl胁迫下杂交稻农艺性状配合力及遗传力分析

采用4×4不完全双列杂交设计,在NaCl胁迫下对杂交水稻主要农艺性状进行了配合力和遗传力分析.结果表明,在调查的10个性状中有4个性状受NaCl胁迫影响差异较大,母本的千粒重及父本的粒厚一般配力差异显著,杂交组合的株高、粒厚、结实率及千粒重特殊配合力差异极显著,其中杂交组合N28S×中花14具有较高的配合力,受NaCl胁迫影响较低。株高及千粒重的广义遗传力和狭义遗传力均较高,可作为杂交水稻耐盐性的选育依据。     

广州地区深基坑支护形式研究

介绍了广州地区基坑支护近年来的主要类型及其适用范围,并在分析选型各影响因素的基础上,总结出设计选型的要点。     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.     

鲁中南隆起区第四纪晚期断裂活动特征

根据野外调查，并综合前人的研究资料，对鲁中南地区第四纪晚期断裂活动进行了分析，研究表明，鲁中南隆起区第四纪断裂活动具有时空不均匀性，主要表现为第四纪时期断层活动强度变化和断裂活动的群集性以及第四纪晚期断裂活动段分布的局限性上。对于鲁中南地区而言，活动断层可以分为中更新世中期（500kaBP)至晚更新世初期（90kaBP)活断层和晚更新世中、晚期至全新世早期活断层两类；其中前一类（主要是中更新世断裂）断裂数量较多，分布较为广泛，而晚更新世晚期以来的活动断裂段的数量较少，分布较局限。它们对地震的控制能力不同，前者可控制5．5级左右的地震，而后一类可控制6－7级地震的发生。     

数字水准仪标尺编码原理研究

数字水准仪的标尺编码规则直接影响其测量精度.基于现有几种数字水准仪标尺编码的特点,归纳出标尺条码的编码衡量指标:信息密度、分辨率和纠错能力.以条码的最大编码容量与单个码区长度之比值衡量其承载的信息密度;利用光学系统的点扩散函数研究条码图像的分辨率,即相邻边缘的相互影响,得出码元相邻边缘的间距相等时,影响最小的结论;用相关系数或编码所用函数本身的性质表征条码的纠错能力.依据编码指标建立一套新的标尺编码规则:以格雷码为数值码,固定宽度的码元为参考码,两者交替组合.分析表明,该种编码不但信息密度大,分辨率高,而且纠错能力强.     

基于光谱和纹理的SVM矿化蚀变信息提取研究

针对传统矿化信息提取方法单一,利用光谱或纹理、信息量相对较少、需要大量样本的缺陷,利用基于光谱和纹理的支持向量机(SVM)原理,建立矿化信息提取模型.选择青海泽库县析界日地区作为典型研究区.首先提取研究区光谱和纹理信息,选取训练样本;然后求解最优超平面,进而确定决策函数;最后泛化推广识别其他待识别的样本.通过所提取的遥感蚀变异常信息与重砂异常点叠加分析,叠加基本吻合;从野外实地验证来看,均发现了不同程度的矿化现象,并指出了5个重点异常区.     

沿空掘巷合理煤柱宽度综合分析与确定

在总结分析经验法、理论计算法、数值模拟法、现场实测等确定煤柱宽度方法优缺点的基础上,提出了采用现场实测和数值模拟相结合的方法来确定保留煤柱宽度。根据石炭井二矿生产实际,分别对巷道开挖前后,不同煤柱宽度下围岩应力、变形进行了模拟,同时利用21053工作面异型煤柱的有利条件,对不同煤柱宽度下巷道围岩变形、支护结构受力等进行了实测。经过对监测数据的分析,得出了巷道围岩变形、支护结构受力与煤柱宽度之间的关系,结合数值模拟结果,确定了石炭井二矿煤柱宽度。     

区域似大地水准面确定的最小二乘支持向量机方法

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性.