基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

深圳外环高速公路通车

2020年12月29日,备受关注的深圳外环高速公路正式通车。深圳外环高速公路西起广深沿江高速公路,向东经宝安区、光明区、龙华区、东莞市、龙岗区、坪山区、大鹏新区,终点接盐坝高速公路,全长约93 km,采用双向6车道高速公路标准建设,设计时速为80~100 km/h。项目分深圳段和东莞段。其中,深圳段分三期工程建设。     

安家岭露天矿南帮边坡不稳定区域防治措施

安家岭露天矿通过开展边坡年度稳定性评价工作,对稳定性不足区域提出治理措施,并结合下1年度生产计划对采矿方案进行调整。安家岭露天矿采矿主要调整南帮逆断层影响区域,通过提前掏槽开采—快速内排压脚,使逆断层影响区域满足边坡安全;快速内排压脚后并对原运煤系统进行了调整,可以有效缩短运煤路线,在保证安全基础上取得可观的经济效益。     

高速公路监理工作精细化管理的实践与思考

交通监理是提供专业咨询服务、协助业主对工程项目进行监督管理的机构,是业主工作的延伸。在全国推行品质工程、绿色公路建设的新形势下,交通监理工作也逐渐向精细化、专业化方面发展,运用科学的精细化的管理方法,实现品质工程的需求。通过对交通监理工作精细化管理手段及方法进行探讨,结合广东汕湛高速惠清项目公路监理精细化管理实践,为进一步提高监理精细化管理水平提供参考。