滑坡變形組合預測方法的研究
本文關(guān)鍵詞:滑坡變形組合預測方法的研究
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【摘要】:為了預測邊坡變形大小,以便及時采取防治措施,通過取不同的遲滯時間對原始監(jiān)測數(shù)據(jù)進行相空間重置獲得新的數(shù)據(jù)序列,再以這些新的數(shù)據(jù)序列為基礎,采用預測殘差平方和最小的線性優(yōu)化方法,將ARMA時間序列法和GM(1,1)灰色理論的預測結(jié)果進行組合,對某礦的邊坡變形量進行滾動組合預測。對不同方法的預測精度和預測殘差的標準差進行了對比分析,結(jié)果對比表明,組合預測較單項預測方法殘差標準差明顯減小,且相空間重置后的組合預測結(jié)果提高了直接預測的平均預測精度,這為邊坡變形趨勢的預測與防災預警提供了可靠的方法。
【作者單位】: 北方工業(yè)大學;
【關(guān)鍵詞】: 邊坡變形 滾動組合預測 相空間重置 遲滯時間
【基金】:國家自然科學基金(41172250) 國家十二五科技支撐項目(2012BAK09B06) 北京市創(chuàng)新團隊提升計劃項目(IDHT20140501) 北京市科研基地建設-科研創(chuàng)新平臺、科研專項-沖擊地壓微震監(jiān)測與預警體系的構(gòu)建(XN083) 新型錨桿加固技術(shù)現(xiàn)場試驗研究及研究生能力實訓(XN107)資助
【分類號】:P642.22
【正文快照】: 0引言做好邊坡穩(wěn)定性的評價與安全控制對于露天礦的安全生產(chǎn)意義重大(張麗等,2004;唐廷宇等,2008;楊天鴻等,2011),及時采取邊坡加固措施避免滑坡,可以減少經(jīng)濟損失,提高礦山生產(chǎn)的安全性。這就需要對邊坡變形進行預測。有研究(楊志法等,2004)對滑坡預測預報的方法進行了統(tǒng)計分
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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 黃巖,張國春,王其藩,朱道立;一種新的計算組合預測權(quán)重的方法[J];管理工程學報;2001年02期
2 王郁;;組合預測何以興起[J];預測;1989年04期
3 謝素卿;曾珍香;;組合預測結(jié)果的優(yōu)化[J];河北工學院學報;1989年01期
4 趙云升;害蟲種群動態(tài)的組合預測[J];昆蟲知識;1991年03期
5 C.W.J.Granger;趙文奇;;二十年來的組合預測[J];預測;1991年03期
6 唐小我;;最優(yōu)組合預測的計算方法[J];管理現(xiàn)代化;1992年01期
7 馬永開,唐小我;多目標組合預測優(yōu)化模型研究[J];統(tǒng)計研究;1997年04期
8 曾勇,唐小我,陳珂;組合預測冗余方法判定的一個補充規(guī)則[J];電子科技大學學報;1998年02期
9 王碩,唐小我,周俊;組合預測軟科學方法研究[J];運籌與管理;1999年01期
10 陳華友;組合預測權(quán)系數(shù)確定的一種合作對策方法[J];預測;2003年01期
中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前9條
1 孫將平;葉志斌;季永青;;浙江省水路貨運量最優(yōu)組合預測[A];第六屆長三角科技論壇航運分論壇暨江蘇省航海學會2009年學術(shù)年會論文集[C];2009年
2 劉平;張莉;馬秀蘭;;烏魯木齊市農(nóng)、林、牧、漁業(yè)總產(chǎn)值的組合預測研究[A];Systems Engineering, Systems Science and Complexity Research--Proceeding of 11th Annual Conference of Systems Engineering Society of China[C];2000年
3 李國鋒;陳緒根;;山東省勞動力就業(yè)需求組合預測研究[A];21世紀數(shù)量經(jīng)濟學(第9卷)[C];2008年
4 田瑾;項靜恬;陳殿斌;;多種時間序列建模及組合預測的比較和改進[A];中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會第九屆學術(shù)年會論文集[C];1999年
5 李存金;;簡單平均法下的最優(yōu)組合預測問題研究[A];管理科學與系統(tǒng)科學進展——全國青年管理科學與系統(tǒng)科學論文集(第3卷)[C];1995年
6 劉茂余;于麗英;;一種組合預測新方法的研究[A];中國運籌學會第九屆學術(shù)交流會論文集[C];2008年
7 樊英;張秋菊;;工業(yè)增加值預測系統(tǒng)的分析設計[A];中國企業(yè)運籌學[C];2006年
8 吳登生;李建平;孫曉蕾;;考慮模型相關(guān)性的組合預測過程中單項模型篩選研究[A];中國系統(tǒng)工程學會第十八屆學術(shù)年會論文集——A02管理科學[C];2014年
9 吳文東;吳剛;魏一鳴;范英;;基于相關(guān)系數(shù)的鋼材需求量組合預測[A];第十屆中國管理科學學術(shù)年會論文集[C];2008年
中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條
1 趙欣;小世界網(wǎng)絡理論及其在風電功率短期預測中的應用研究[D];北京交通大學;2015年
2 劉啟浩;風險值組合預測的理論與實證[D];北京工業(yè)大學;2009年
3 蔣傳進;基于模型遴選規(guī)則的自適應組合預測研究[D];東華大學;2014年
4 郭曉君;灰色自憶性組合預測拓展模型及應用研究[D];南京航空航天大學;2015年
5 譚泗橋;支持向量回歸機的改進及其在植物保護中的應用[D];湖南農(nóng)業(yè)大學;2008年
6 王富強;風電場短期風速預測及模擬的理論與方法研究[D];華北電力大學;2013年
中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 馬艷玲;組合預測在醫(yī)藥流通企業(yè)銷售預測中的應用研究[D];華南理工大學;2015年
2 陳嵩;組合預測技術(shù)及其在功率預測中的應用[D];華北電力大學;2015年
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4 施艷春;基于非線性時間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡的風電功率短期預測[D];沈陽工業(yè)大學;2016年
5 王克楠;基于關(guān)聯(lián)特性分析的鐵路事故數(shù)據(jù)挖掘及預測、預警方法研究[D];北京交通大學;2016年
6 馬斌;基于人工智能的短期風電功率組合預測研究[D];西南交通大學;2016年
7 沈達;我國通貨膨脹率的波動與組合預測研究[D];首都經(jīng)濟貿(mào)易大學;2016年
8 楊冬強;風力發(fā)電短期功率預測研究[D];鄭州大學;2016年
9 安秋嫻;貴州省中期用電需求組合預測[D];華北電力大學(北京);2016年
10 葉晨;風電功率組合預測研究[D];華北電力大學(北京);2011年
,本文編號:601406
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