新陈代谢DGM(1,1)模型在基坑沉降预测中的应用

该文结合基坑沉降监测实例,对沉降数据进行分析,发现沉降速率越来越快,为更合理的对这种增幅较大的累计沉降值做出合理的预报,本文采用GM(1,1)、DGM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)和新陈代谢DGM(1,1)四种模型对基坑沉降进行预测。结果表明新陈代谢DGM(1,1)预测模型提高了预测稳定性,新陈代谢DGM(1,1)预测模型与另外三种模型相比,精度有较大幅度提高,残差值增加缓慢,近似于一条水平线,预测值与实测值非常接近,且适用于长期预测,这是另外三种模型所不具有的。对于增幅较大的累计沉降量,新陈代谢DGM(1,1)模型具有较高的预测精度,对其他类似基坑监测具有一定的借鉴意义。     

矿区地表沉陷预测的KPCA-LSSVM模型

针对矿山地下开采引起的地表沉降问题,考虑到影响地表下沉量的多元因素,将核主成分分析法(Kernel principal component analysis,KPCA)与最小二乘支持向量机(Least squares support vector macine,LSSVM)相结合,构建了矿区地表沉陷预测的KPCA-LSSVM模型。该模型首先采用KPCA法对地表沉陷的影响因素进行分析,然后基于LSSVM理论,根据确定的主成分因子,构建了矿区地表沉陷预测模型。研究表明:(1)煤层赋存深度、煤柱宽度、煤层倾角为影响矿区地表最大下沉量的主要因素;(2)通过将华北某矿区煤层赋存深度、煤柱宽度、煤层倾角作为自变量,地表最大沉陷量作为因变量,构建的矿区地表沉陷KPCA-LSSVM预测模型得出的最大沉陷量与实测值的绝对误差为0.006~0.009 m,远小于FLAC3D模拟值与实测值的误差(0.108~0.217 m),表明该模型可以对矿区地表沉陷进行高精度预测。     

基于非等步长的GM(1,1)模型在矿区沉陷预测中的应用

由于矿产资源的大量开采,岩体结构产生内部变形,进而导致矿区地表会产生沉陷现象,亟待利用现代测绘与数据处理手段,加强矿区地表沉降的监测与分析,科学预测地表沉陷的发展趋势。文中拟以灰色GM(1,1)模型为基础,针对样本采集的非等步长特性进行加权改进,通过沉降样本的数学建模与分析预测,扩大了传统灰色模型的适用区间。     

基于不等时距模型的烟囱基础沉降预测

为了克服灰色模型以上以等时距原始数据作为前提条件的缺点,对灰色模型进行了改进,建立了不等时距的预测模型,将不等时距灰色模型应用于某烟囱基础沉降预测中。通过沉降预测与实际监测值对比表明,不等时距灰色预测模型精度较好,可以运用到实际工程中。     

基于灰色GM(1,1)和神经网络组合模型的基坑周边地面沉降预测分析

为了预测基坑周围地表道路的沉降,该文结合常州恒生科技园二期建设工程实例,提出了灰色GM(1,1)与神经网络模型组合构成灰色神经网格模型。基于层次分析法,选取建筑物沉降、围护结构顶部水平位移、竖向位移、地下水位作为影响地表道路沉降的主要因素,并将其作为模型的输入因素。研究结果表明,灰色神经网络模型结合三次样条插值建立的组合预测模型,具有较高的预测精度,有利于基坑的预测、预警,有效地保障了基坑施工的安全。     

基于不等时距模型的烟囱基础沉降预测

为了克服灰色模型以上以等时距原始数据作为前提条件的缺点,对灰色模型进行了改进,建立了不等时距的预测模型,将不等时距灰色模型应用于某烟囱基础沉降预测中.通过沉降预测与实际监测值对比表明,不等时距灰色预测模型精度较好,可以运用到实际工程中.     

基于组合预测方法的煤矿开采沉陷预计模型研究

文中以目前使用较为广泛的灰色系统和BP神经网络预计方法对中国神华集团榆家梁煤矿52406工作面地表沉陷进行了预测,同时建立灰色系统与BP神经网络的等权组合预测模型进行沉陷预计,并与单独的模型预测进行对比分析。结果表明:等权组合预测模型精度较高,在开采沉陷预计中具有较好的研究意义和应用价值。     

沉降预测的非等步长灰色时变参数模型

针对经典灰色系统模型的不足，根据灰色系统理论的信息处理原则，在模型中引入遗忘因子，建立了灰色系统沉降预测的非等步长灰色时变参数模型，并在求解过程中引入遗忘因子以修正预测结果。模型充分考虑了预测系统的时变性和灰色性，从而降低对预测系统状态的预测误差。实例预测表明，灰色时变参数模型可以将工后总沉降量的预测误差控制在2．3％以内。误差检验结果显示，预测结果的精度等级较引入遗忘因子修正前有显著的提高。     

灰色模型(GM)在软土路基沉降量预测中的应用研究

该文讨论了灰色系统理论在软土路基沉降量预测中的应用 ,以京珠高速公路灵山试验段沉降观测数据为例 ,建立了沉降量灰色预测模型 ,并与三点法、双曲线法的预测结果以及实测结果进行了对比 ,结果表明 ,灰色预测模型的预测沉降量与实际沉降量更接近。最后分析了用灰色模型进行预测应注意的问题     

基于改进无偏灰色模型的矿山地表沉降预测研究

地下煤炭资源的开采为我国经济发展提供动力,但也对地表造成不同程度的损害,通过建立一些预测模型来有效预计矿山地表沉陷变形,能避免地表建筑物受到的影响。传统灰色模型是一种存在偏差的指数模型,为了使其预测性能得到优化,扩展预测适用范围,为此提出无偏灰色模型,以消除传统灰色模型本身固有的偏差。文中在无偏灰色模型的基础上,通过3次样条插值法对原始序列进行处理,得到改进无偏灰色模型。根据已有的矿山地表沉降监测数据,分别建立无偏灰色模型和改进无偏灰色模型进行拟合预测,并与原始数据对比分析,无偏灰色模型和改进无偏灰色模型的平均相对误差和平均绝对误差分别为0. 003 48%、0. 009 80%和0. 007 86%、0. 011 39%。预测结果表明,改进无偏灰色模型的预测精度更高。     

采煤塌陷区土地建筑利用技术与工程应用

我国采煤塌陷区土地量大面广利用率低,加大对采煤塌陷区土地利用具有重要意义。为科学评估采煤塌陷区土地建筑利用的可行性和适宜性,采用理论计算和工程验证方法研究了塌陷区建筑地基的稳定性。在充分分析研究区下方老采空区特征和分布情况的基础上,采用概率积分法并选择合理的残余沉陷预计参数计算了该区地表后期的残余沉陷变形。采用地基附加应力法计算了新建建筑荷载在采空区上方地层中的影响深度,通过对比其与垮落裂隙带高度的空间位置关系来定量评价老采空区地基稳定性,并综合考虑地表倾斜变形指标确定建筑物高度。为确保建筑物安全使用,提出了基于地表残余沉陷变形的建筑物抗变形措施。研究表明：研究区后期将承受Ⅰ级残余沉陷变形,新建建筑荷载影响深度不会波及到垮落裂隙带范围,不会导致老采空区“活化”,实践效果验证了评价结论的可靠性;对采煤塌陷区进行工程建设利用和商业开发具有可行性,可以有效利用塌陷区废弃土地资源,生态效益和社会效益良好。     

采煤塌陷区土地建筑利用技术与工程应用

我国采煤塌陷区土地量大面广利用率低,加大对采煤塌陷区土地利用具有重要意义。为科学评估采煤塌陷区土地建筑利用的可行性和适宜性,采用理论计算和工程验证方法研究了塌陷区建筑地基的稳定性。在充分分析研究区下方老采空区特征和分布情况的基础上,采用概率积分法并选择合理的残余沉陷预计参数计算了该区地表后期的残余沉陷变形。采用地基附加应力法计算了新建建筑荷载在采空区上方地层中的影响深度,通过对比其与垮落裂隙带高度的空间位置关系来定量评价老采空区地基稳定性,并综合考虑地表倾斜变形指标确定建筑物高度。为确保建筑物安全使用,提出了基于地表残余沉陷变形的建筑物抗变形措施。研究表明：研究区后期将承受Ⅰ级残余沉陷变形,新建建筑荷载影响深度不会波及到垮落裂隙带范围,不会导致老采空区“活化”,实践效果验证了评价结论的可靠性;对采煤塌陷区进行工程建设利用和商业开发具有可行性,可以有效利用塌陷区废弃土地资源,生态效益和社会效益良好。     

浅埋采空区顶板应力变形与地表沉降的动态关系分析

地下采空区引起的地表沉降逐渐成为了一种常见的地质灾害,为避免该类灾害发生,越来越多的监测技术与监测设备应运而生,但是目前对于监测数据的分析利用却并不充分。利用弓长岭露天铁矿浅埋空区顶板的锚杆应力计、多点位移计、液压水准仪的多传感器联合监测结果,运用自回归分布滞后模型(Autoregressive Distributed Lag,ARDL)对地表沉降与采空区顶板岩体内的应力、位移之间的动态关系进行了研究。自回归分布滞后模型(ARDL)估计结果表明,浅埋采空区的顶板岩体内产生的应力、位移与地表沉降之间存在长期和短期的影响,且滞后1期的应力、位移对地表沉降的影响最为显著。在上述分析的基础上,提出了相应的多传感器监测信息融合与预测模型构建的对策建议,即可以由采空区顶板岩体内滞后的应力、位移时间序列数据预测地表沉降,由机器学习等算法建立3个变量之间的非线性函数关系,进而构建预测模型,可以有效体现出地表沉降过程中浅埋采空区顶板岩体的响应机理。     

老采空区残余沉降的集合卡尔曼滤波预测

采用集合卡尔曼滤波方法,结合老采空区残余沉降的非确定性过程,视矿区变形为一个随机动态系统,研究并建立了老采空区残余沉降的集合卡尔曼滤波预测模型,并通过实例将集合卡尔曼滤波预测值和原始实测数据序列做对比分析。结果表明,集合卡尔曼滤波能够在减弱沉降数据中含有的随机噪声干扰的同时进行有效的数值计算,模型预测效果良好,为老采空区残余沉降预测提供了一种新方法。     

基于时序SAR技术的采空区上方高速公路变形监测及预测方法

为掌握采空区上方所建高速公路的变形趋势,解决老采空区上方地表变形监测数据较少,不易建立时序沉降预测模型的问题,利用D-InSAR（Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar）技术对某高速公路进行了变形监测和分析,同时将其结果同地面实测数据相融合,并以LS-SVM(Least Squares-Support Vector Machine)为基础,建立了采空区上方高速公路变形预计模型,通过实例,验证了模型的正确性。具体过程：处理融合数据为等时间间隔,并将其趋势项去除,对余项进行平稳性、正态性及零均值处理;利用Cao方法计算嵌入维数,建立训练样本集,并进行LS-SVM学习训练;最后,采用训练好的模型对未来地表沉降进行预计。以511号监测点为研究对象,建立滚动预计方法,结果显示其最大下沉绝对误差3 mm,最大相对误差2.2%,取得了较为可靠的预计成果。     

采煤沉陷区建设用地综合治理成套技术及应用

以淮北矿业集团拟建办公中心在采煤沉陷区进行建设为例,提出了针对老采空区的综合勘察技术;基于老采空区残余空间、破裂岩体裂隙分布规律、建筑荷载作用下老采空区的变形破坏规律及地表变形的时间效应,提出了采煤沉陷区建设用地地基稳定性评价方法;基于工程实践,提出了老采空区注浆治理的设计和检测方法,并初步形成老采空区治理效果检验标准;最终形成了包括老采空区勘察技术、采煤沉陷区地基稳定性评价技术、老采空区注浆治理技术、注浆效果检测及后评价技术的采煤沉陷区建设用地综合治理成套技术。该技术的应用为采煤沉陷区土地资源利用提供了新途径。     

基于支持向量机的开采沉陷预计参数选取研究

为建立精确度高且具有自学习能力的开采沉陷预计参数选取模型,采用主成分分析方法,对文献中的数据进行预处理,选择累计方差达到96.79%的6个主成分因子和地表下沉系数为输入和输出变量,以径向基(RBF)为核函数,建立了基于支持向量机开采沉陷预计参数选取模型。结果表明,支持向量机模型在训练样本较少的情况下,具有较高的预测精度和较强的泛化能力,平均相对误差和均方根误差值的对比证明了支持向量机模型的预测准确性和预测稳定性更好。     

废弃采空区残余沉降时序预测模型的对比研究

采用自回归移动平均(ARMA)模型、趋势拟合/ARMA组合模型、与小波多分辨率分析结合的WARMA模型,对废弃采空区残余沉降观测数据进行数学建模,并对3种预测模型的预测结果作比较分析。结果表明:3种预测模型均可用于残余沉降短期预测,其中,WARMA模型的预测精度、预测步长和稳定性明显优于其它2个模型,具有实际应用价值。     

长壁老采空区残余沉降计算方法研究

在深入分析老采空区残余沉降机理的基础上,认为采动破裂岩体空隙是老采空区残余沉降的主要诱因,采用国内外得到的有关破裂岩体应力应变关系及采动破裂岩体高度计算方法,建立了老采空区残余下沉系数计算方法,分析了残余下沉系数与覆岩岩性、开采厚度、开采深度及建筑物载荷的关系。研究表明:①当开采厚度相同时,开采深度越小,残余下沉系数越大,说明后期可能产生的地表残余沉降越大;当开采深度相同时,开采厚度越大,残余下沉系数越小;②在建筑载荷与原岩应力比相同情况下,开采深度越小,下沉系数增加量越大,对老采空区的影响越大。     

河南省经济发展与矿产品产量关系的实证研究

为了探讨河南省经济发展与主要矿产品产量的关系, 调研、收集了2001～2013年河南省4项主要经济指标和12项主要矿业产品产量。运用灰色系统理论, 构建了4种灰色关联度矩阵,得出准优、次准优特征行为序列分别为:矿产品出口总额、GDP; 准优系统相关因素序列依次为:原煤产量、成品钢材产量、水泥产量; 最差系统相关因素序列为:原油产量和天然气产量; 各种灰色关联度中, 能源消耗总量与原煤产量相关关系最为密切, 与发电量相关关系次之。另外, 选取8个重要指标, 选择最近4年来的数据, 运用GM(1,1)和DGM(2,1)2种灰色预测模型分别进行了预测, 并采用“新陈代谢”方法, 保证了预测的准确性和科学性, 所预测的8个指标都呈快速上升的趋势, 特别是水泥产量、成品钢材产量、发电量和天然气产量。