提升机盘式制动器碟簧刚度测量与预测研究

介绍了近年来国内关于碟簧刚度的相关研究,提出了通过测得闸瓦最大油压、开闸油压和闸瓦间隙进而得到碟簧刚度的测量方法.根据碟形弹簧的特点,采用灰色理论预测法对其刚度进行预测,以数列预测模型G M(1,1)为指导,建立了碟形弹簧的刚度预测模型,并利用后验差法对模型的预测精度进行了分析.结果表明,采用GM(1,1)模型对碟形弹簧进行刚度预测的精度高,效果好.     

煤灰软化温度建模与预测

基于Elman网络建立了煤灰软化温度预测模型,该模型以煤灰成分为输入向量,以煤灰的软化温度为输出向量。为了选取最优预测模型,分别讨论了输入向量维数、隐含层单元数以及激励函数对模型预测结果的影响。使用获得的最优网络模型对测试样本进行测试,结果表明该模型的预测精度高于常规BP网络。由所建最优预测模型可知,存在一个最优的煤灰成分分析数量。     

基于CFOA-PNN网络的采场顶板沉降量预测

针对环境再造采场顶板沉降影响因素复杂、数据离散等特点,选用一种仿生智能算法改进的概率神经网络(CFOAPNN),避免模型陷入局部极值,增加网络预测精度,建立采场顶板沉降量预测模型。模型选取岩体强度、充填体抗拉强度等8个主要影响因素。以广东某铅锌矿的29个代表性样本对模型进行训练、预测,并对比传统预测模型结果准确性,利用局部敏感性分析法评价模型影响因素对预测精度的影响。结果表明:最主要影响因素为充填体抗拉强度,其次为采场暴露面积。所构建的CFOA-PNN模型正确率为88.9%,明显优于传统预测模型。     

修正指数—AR模型在路基沉降监测中的应用

路基沉降监测及预报可以有效地提高道路维修效率,具有重要的现实意义。修正指数函数模型可用于对路基沉降监测数据进行分析与预报,且具有一定的精度。文中在修正指数函数模型的基础上,计算得到原始观测数据与修正指数函数模型拟合数据之间的残差序列,通过AR模型处理残差序列,确立最终的修正指数—AR模型,并通过路基沉降监测实例对模型的预测结果精度进行验证。结果表明:修正指数—AR模型较单纯的修正指数函数模型而言,预测结果精度更为准确、可靠。     

最优组合预测在煤系地层含水量预测中的应用

利用电测深法能够获得半衰时St/2、衰减度D和视极化率ηs这些与煤系地层含水量相关的指标,通过分析,再引入含水层相对因子参数T"这一指标,选取以上4个物探观测指标作为预测煤系地层含水量的输入参数。通过实例,分别采用多元线性回归模型、人工神经网络模型和最优组合预测模型来预测煤系地层的含水量,研究各个模型的预测精度。结果表明:最优组合预测模型的预测精度最高,证明采用最优组合预测模型预测煤系地层含水量的准确性和实用性。     

基于关联挖掘技术的煤炭产量预测模型研究

提出一种基于关联挖掘技术的煤炭产量预测模型,利用灰色系统理论,建立GM(1,1)的煤炭产量预测模型。为了提高煤炭产量预测模型精度,改善传统预测模型存在的问题与不足,采用Gauss-Legendre公式对已经建立的GM(1,1)预测模型进行了背景值重新构造的改进处理,得到修正后的煤炭产量预测模型时间响应函数;利用得到的新的时间响应函数即可实现对煤炭产量的预测;通过利用残差法、后验差法和相对误差法对最终改进的煤炭产量预测模型进行了检验和精度等级划分。     

基于灰色系统模型的矿区地表沉降预测研究

文中以灰色Verhulst模型为预测模型,以陕西北部某煤矿某综采工作面地表26期实测沉降值为实验数据,开展了地下采矿后地表沉降预测的实践研究。以实验数据中的A10、A11、A12和A13号监测点预测结果计算了灰色系统模型检验中后验方差法的C值和P值,进行了预测模型的精度评价。结果表明:灰色系统Verhulst模型精度达到了一级,可为地下采煤区地表沉降预测研究与实践提供参考。     

基于灰色理论的回采工作面瓦斯涌出量动态预测研究

瓦斯涌出量的准确预测直接关系到煤矿企业的宏观决策及系统布局。为了提高回采工作面瓦斯涌出量的预测精度,提出了采用灰色预测法对瓦斯涌出量动态预测进行研究,以车集矿2316回采工作面为例,通过重组瓦斯监测数据构建了灰色GM（1,3）动态预测模型,并依据后验差检验比值c及小概率精度p对模型预测效果进行了分析。研究结果表明,数据重组后的GM（1,3）模型的动态预测值平均相对误差为5.65%,后验差检验比值c<0.35,小误差概率p>0.95,预测精度达到了1级,在对2316工作面后期的瓦斯涌出量动态预测结果与实测值十分接近,平均相对误差仅有2.26%,变化趋势也高度吻合,灰色GM（1,N）预测模型能够实现对工作面瓦斯涌出量的实时、动态、准确预测。     

基于SVM的高层建筑变形的时间序列预测

介绍了支持向量机回归原理,建立了某高层建筑变形的时间序列预测模型,并采用网格搜索法对模型参数进行选择,保证模型的泛化能力.实验结果证明,和BP神经网络相比,支持向量机有更好的预测精度.     

基于向量夹角余弦及IOWGA算子的组合预测方法及应用

针对传统组合模型建模准则单一、权值固定不变的缺陷,引用最优加权组合建模理论,将向量夹角余弦与诱导有序几何加权平均(IOWGA)算子相结合,构建一种新的最优组合预测模型,并对优性组合模型的判定方法及预测效果评价准则进行了研究。利用该模型对路基沉降进行预测,并与双曲线模型、S型曲线模型的预测结果进行对比分析。结果表明,相对于单项模型,该组合模型的预测精度更高,是一种有效的路基沉降预测模型。     

基于熵权的灰色沉降组合预测模型及应用

基于"组合预测"思想,提出了一种对多种常用预测模型进行熵权法计算权重的组合预测方法,从而可根据有限的沉降实测数据预测沉降发展。工程实例分析表明,基于熵权的灰色沉降组合预测模型能够充分挖掘各模型的有用信息,大大提高了预测精度。     

软土地基沉降预测模型分析与研究

介绍了软土地基沉降预测中常用的指数曲线模型和双曲线模型。通过工程实例, 应用指数曲线模型和双曲线模型对沉降观测数据进行了最终沉降量和后期沉降的预测, 讨论了两者的适用性和局限性, 证明了指数曲线模型比双曲线模型在预测最终沉降量和沉降曲线拟合方面更加准确和适用。     

利用灰色理论对地基沉降进行不等时距预测

通过徐州电业局科技综合楼和徐州白云大厦股份公司二期工程 2项钻孔嵌岩扩底桩施工实践 ,介绍了施工设备 ,成孔、成桩工艺 ,常见事故的预防、处理措施等。 2项工程均取得较好效果 ,初步显示了基岩钻孔扩底桩成孔、成桩工艺用于建筑桩基础施工的优越性。     

用内蕴时间理论进行土流变本构方程研究

应用灰色理论 ,建立了不等时距的地基沉降预测GM ( 1 ,1 )模型 ,并可对结果进行修正。利用该模型对某 1 2层住宅地基沉降进行预测 ,预测结果精度高于常采用的双曲线模型推算结果。     

电力电缆载流量与温度场关系的研究

电缆载流量问题是缆线工程设计的关键点,它对内关系到汇流母线安全问题与电能质量问题,对外关系到用电负荷问题与供电系统稳定问题。目前,电力电缆载流量可通过解析计算,数值计算,以及载流量试验等三种方法获得,其中数值计算以电缆温度场为依据,接近实际边界条件,计算的结果较准确,但数学模型及计算过程较复杂;解析计算主要是基于IEC标准和NM理论,适用于简单电缆系统和边界条件,具有载流量直接计算的优点;载流量试验成本大、周期长,一般只做为验证性特例使用。针对基于数值计算与解析计算的电缆载流量与电缆温度场的关系进行了计算机仿真分析,结果表明:电缆载流量过度增加引发的温度升高,对电力电缆的寿命影响极大。     

基于经济时间序列预测的露天矿开采境界动态优化

为获得更为优越的露天矿山境界,构建了集经济时间序列预测、矿岩时间属性赋值和动态经济指标计算为一体的境界全动态优化方法。金属价格是矿山境界优化过程中最重要的因素之一,以金属价格历史数据为平台,通过创建合适时间序列模型,对未来价格做出预测,以预测结果为基础,运用L-G图论法生成系列境界方案,根据矿山实际情况编排进度计划,实现矿岩块参数赋值,将预测结果代入到矿岩块体模型中,计算境界净现值（NPV）,经多方案比较确定最优境界。以某铜矿山为例,通过对近50 a伦敦金属交易所（LME）铜精矿季度平均结算价格分析处理,建立了自回归求和移动平均模型（ARIMA）,实现了未来15 a铜价预测,最终确定了矿山经济最优境界。建立于金属价格预测基础上的境界动态优化方法所得方案NPV更接近生产实际,其优化结果可更好为矿山设计及未来生产提供基础支撑。     

GM（1，1）模型与线性回归组合方法在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了GM（1,1）方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM（1,1）与线性回归组合预测矿井瓦斯涌出量的新方法.应用结果表明：该方法能很好地解决历史数据的跳变问题,使预测结果更为可靠、精确.     

基于遗传算法的可靠度计算法

基于可靠指标的几何涵义，采用遗传算法(GA)计算公路桥梁结构工程的可靠度，并期望能够在有限的模拟次数中达到精度要求，同时给出可靠指标和设计验算点，以适应公路桥梁结构工程中功能函数高次非线性和复杂性的情况。最后通过算例证明该法能很好地求出全局最优解。     

动态灰色预测模型在崩落法矿山地表沉降预测中的应用

针对灰色预测模型GM(1,1)更适用于短期预测的问题,以其为基础采用等维新息和等维灰数递补两种动态灰色预测方法对矿山地表的沉降量进行了中长期预测研究。探讨了等维新息模型和等维灰数递补模型预测的实现机理,对不同模型的预测结果和精度进行了比较研究。研究发现等维新息模型可以利用新息调整灰色模型,等维灰数递补模型可以利用灰度约束灰平面的大小,两者相结合能够提高模型的预测精度。工程实践表明:将等维新息模型和等维灰数递补模型结合运用,适用于中长期的沉降预测,能够获得更为合理和精确的预测结果。     

一种改进灰色GM(1,1)模型在矿区沉降预报中的应用

针对矿区存在不均匀沉降现象,提出了一种马尔可夫—残差灰色GM(1,1)预报方法,推导了新方法建立模型的数学过程,基于新方法对矿区长期监测沉降数据进行预报。结果表明,2020年预测值最大残差为2.64 mm,最小残差为0.87 mm, 2021年预测值最大残差为2.61 mm,最小残差为0.96 mm; 2020年预测值平均残差为1.73 mm,残差RMS值、STD值分别为1.86、0.73 mm; 2021年预测值平均残差为1.57 mm,残差RMS值、STD值分别为1.68、0.65 mm,新方法在矿区沉降预报中具有较高的精度和可靠性,长期监测预报结果可为矿区结构变形提供参考,为安全开采提供依据。