MATLAB在开采沉陷预计参数求取中的应用

提出了基于实测资料,根据不同地质条件选择合适的预计公式的方法.利用MATLAB软件中非线性最小二乘拟合函数求取概率积分法预计参数,预计地表上任意点的移动和变形值,为求取预计参数提供了一种新的思路,实现了地表移动变形预计的可视化.     

开采沉陷预计参数的确定方法

基于相似理论的基本原理 ,根据我国 1 2 0多个地表移动观测站的监测数据 ,导出了开采沉陷预计参数与岩体综合变形模量E、采深H和采厚M等因素之间的统计公式 ,即地表下沉系数 q、水平移动系数b、主要影响角正切tanβ和拐点偏移距与采深的比值S0 /H与相似准则E/Em 和 ρH2 ( 1 0 0MEm)之间呈线性关系 .研究表明 :岩体的综合变形模量对开采沉陷预计参数的影响显著 ,采深主要影响拐点偏移距 ,对其它预计参数的影响甚微 ,而采厚对所有预计参数的影响都很小 ,可忽略     

开采沉陷预计参数的确定方法

基于相似理论的基本原理,根据我国120多个地表移动观测站的监测数据,导出了开采沉陷预计参数与岩体综合变形模量E、采深H和采厚M等因素之间的统计公式,即地表下沉系数q、水平移动系数b、主要影响角正切tanβ和拐点偏移距与采深的比值S0/H与相似准则E/Em和ρH2(100-MEm)之间呈线性关系.研究表明岩体的综合变形模量对开采沉陷预计参数的影响显著,采深主要影响拐点偏移距,对其它预计参数的影响甚微,而采厚对所有预计参数的影响都很小,可忽略.     

MATLAB在开采沉陷预计可视化中的应用

采用VC++6.0面向对象技术来对预计点的移动变形值进行计算,先利用概率积分法来计算出工作面格网点的移动变形值,然后将其保存在数据文件中.针对地表移动和变形过程的特点和MATLAB强大的绘制和显示图形功能,将VC++6.0和MATLAB进行联编,实现了地表移动变形预计的可视化.     

MATLAB在开采沉陷预计可视化中的应用

采用VC 6 0面向对象技术来对预计点的移动变形值进行计算,先利用概率积分法来计算出工作面格网点的移动变形值,然后将其保存在数据文件中.针对地表移动和变形过程的特点和MATLAB强大的绘制和显示图形功能,将VC 6 0和MATLAB进行联编,实现了地表移动变形预计的可视化.     

开采沉陷预计分析系统研究

介绍了在MapInfo 6.0平台上用MapBasic和Visual C++ 6.0语言进行二次开发设计出的开采沉陷预计分析系统.主要介绍了系统的开发平台、运行环境、系统的结构及其功能,以及开发系统所涉及的关键技术.Visual C++ 6.0中的ODBC技术提供的Access数据库将其与MapInfo 6.0有机结合起来,对开采沉陷预计的相关数据进行操作和分析,从而预计出地表移动变形的范围、程度和趋势等,实现了开采沉陷预计分析的可视化.     

开采沉陷预计分析系统研究

介绍了在MapInfo 6.0平台上用MapBasic和Visual C++ 6.0语言进行二次开发设计出的开采沉陷预计分析系统。主要介绍了系统的开发平台、运行环境、系统的结构及其功能,以及开发系统所涉及的关键技术。Visual C++ 6.0中的ODBC技术提供的Access数据库将其与MapInfo 6.0有机结合起来,对开采沉陷预计的相关数据进行操作和分析,从而预计出地表移动变形的范围、程度和趋势等,实现了开采沉陷预计分析的可视化。     

人工神经网络在煤矿开采沉陷预计中的应用研究

提出了利用人工神经网络技术进行开采沉陷定量预测的新方法 .研究了影响因素的选取、开采沉陷预计模型的建立以及模型的应用等问题 .采用 BP神经网络算法对开采沉陷量进行了建模和预测 .结果表明 ,用神经网络模型对复杂的开采沉陷系统进行模拟预测 ,具有理论上的可行性和现实意义 ,说明人工神经网络技术在开采沉陷预计领域中具有实用价值     

水平煤层半无限开采时沉陷参数误差对下沉预计结果精度的影响

本文依据误差理论，系统地分析了水平煤层半无限开采时概率积分法、威布尔分布法和样条概率积分法的参数误差对下沉预计结果精度的影响，弄清了预计结果精度的分布规律，评述了它们的优缺点，并指出了改进措施。本文的研究结果对开采沉陷观测站设计、开采沉陷参数及计算模型的识别具有指导意义。     

开采沉陷空间问题参数分析方法及其应用研究

本文以概率积分法沉陷模型为例，对矩形及任意形状工作面开采时地表沉陷空间问题参数分析方法进行了研究，并开发了相应的软件。在此基础上，对该分析方法在处理不规范观测站资料中的应用及在开采沉陷模型识别中的应用用实例作了介绍。实例证明，该分析方法及计算软件是正确的，且使用方便，可在矿山开采沉陷数据处理中推广应用。     

开采沉陷动态参数预计的三次指数平滑法

在我国,概率积分法是应用最多的一种开采沉陷预计方法．该方法中的预计参数在不同采动程度下是变化的．能否准确获知动态参数的变化规律将决定着开采沉陷的预计精度．为较好地解决这一问题,引入了一种动态参数预计的新方法,即三次指数平滑法．应用此方法对实测资料进行了预计和比较,结果表明,各预计参数的平均相对误差都小于4％．由此可见,该方法对开采沉陷的预测具有一定的应用价值．     

开采沉陷动态参数预计的三次指数平滑法

在我国,概率积分法是应用最多的一种开采沉陷预计方法.该方法中的预计参数在不同采动程度下是变化的.能否准确获知动态参数的变化规律将决定着开采沉陷的预计精度.为较好地解决这一问题,引入了一种动态参数预计的新方法,即三次指数平滑法.应用此方法对实测资料进行了预计和比较,结果表明,各预计参数的平均相对误差都小于4%.由此可见,该方法对开采沉陷的预测具有一定的应用价值.     

时间序列分析法与边坡位移预报

将边坡位移｛ｘｔ｝看成是一系列时刻ｔ１，ｔ２，ｔ３…，ｔｎ得到的时间序列，采用时间序列分析方法，对其进行模型识别、参数估计、位移预报．由于该法认为时间序列是一随机过温，可以通过概率分布函数对其取值的规律性作统计描述，能体现边坡位移预报的随机性和不确定性，从而突破传统的边坡位移预报的确定性分析方法．计算结果表明：该法预报精度高，可靠性强，考虑因素全面，是一种行之有效的方法．     

开采沉陷预计与分析的空间模拟

生产和废弃矿井引起的地表沉陷将给矿区造成严重的环境灾害，为了减小这种影响，分析、评价沉陷的危险性，并采取预防措施是极其重要的；为此，应用具有空间分析功能的地理信息系统（ＧＩＳ）软件开发了能预计和分析开采沉陷可能性的空间模型，本文简要介绍了它的开发原理、系统设计方法及其应用。     

基于时间序列的数据挖掘在证券中的应用

为更好地对股票数据进行分析,从理论上对数据挖掘中时间序列的产生、应用进行了研究,通过对时间序列处理以及相关性搜索的多种方法的比较和分析,设计一个以股票预测为对象的小型系统。该系统首先对时间序列进行适当的处理,然后进行相似性搜索,分析未来的短时间的走势是否是历史上的重现。同时对得到的结果进行了分析,实验结果表明,该方法能找到股票数据中历史上相似走势,并通过历史走势分析当前的走势。     

时间序列在建筑物沉降监测数据分析中的应用研究

在建筑物的沉降监测中,采用时间序列方法对观测数据进行分析处理,建立建筑物的动态沉降预测模型,并对其沉降趋势进行预测．从而选择合适的解决方案和采取相应的地基处理措施．把沉降量限定在允许范围内是极为重要的．介绍了时间序列分析方法中的AR模型,AR模型阶数的确定、参数估计、模型检验以及预报分析的方法,并结合某建筑物沉降观测的数据为例进行说明．     

边坡变形预测的混沌时间序列全局近似方法

边坡系统的各种参量是不确定的和随机的,在其演化过程中发生一系列的混沌现象.运用现代混沌理论,对边坡变形的预测问题进行探索性研究,把混沌时间序列全局近似方法引入到边坡工程研究中,对该理论的建立及预测方法进行系统地讨论.通过对新滩滑坡的研究结果表明,混沌时间序列方法对混沌序列的预测较线性时间序列具有较高的精度.     

深部开采条件下地表沉陷预测及控制探讨

基于实测资料建立了极不充分开采条件下概率积分法预测参数计算表达式和深部开采时下沉系数计算式,为深部开采地表移动预测提供了计算方法;基于极不充分开采的定义,给出了深部开采大采宽带的设计及控制地表沉陷的设计。     

基于小波变换的时序数据相似性挖掘

针对时序数据进行相似性挖掘,通过对时序数据进行离散小波变换(DWT)将其从时域空间变换到频域空间,将时序数据映射为多维空间的点,提出一种时序数据相似性挖掘算法。