支持向量机模型在断层破碎带围岩变形预测中的应用

围岩变形预测是隧道安全评价及其指导后期施工的重要依据,为提高变形预测精度,结合工程实践,提出了PSO-SVM-BP预测模型的思路。首先,利用三次样条插值及二次平滑法对变形数据进行预处理,为后期变形预测奠定基础;其次,利用粒子群算法对支持向量机进行参数优化,建立PSO-SVM模型,并对围岩变形进行初步预测;最后,利用BP神经网络进行误差修正,达到综合预测的目的,并利用工程实例进行检验,以验证预测模型的有效性。结果表明:初步预测结果的相对误差均小于5%,而误差修正后的预测精度被提高到0.97%,预测精度较高,验证了预测模型的有效性,可为类似研究提供参考。     

加工中心整机结构特性预测和补偿技术

对机床及其它机械产品的设计性能进行预测,可提高产品的设计质量和创新能力,通过预测补偿,可提高产品的性能.该技术以解析为主,辅以实验的方法进行预测和补偿,在整机结构特性预测中引入了结合部解析处理技术,提高了预测精度,其软件系统采用了计算工作量小、便于进行柔性结合部处理的边界元法,提高了整机性能预测的实用化程度.该成果提供的用理论解析辅以实验方法建立的误差预测模型及采用软件实施预测补偿的方法,通用性强,实验工作量小,成本低,可靠性高,已在多种产品上进行初步应用,相对预测精度为15%,误差补偿能力为50%～80%.该技术的应用,为企业独立自主地进行创新产品的开发提供了有力的支持,可以缩短新产品的研制开发周期,降低成本,提高质量,从而提高产品的竞争力.     

拱形巷道风量测试方法的仿真研究

由于矿井巷道中风量测试时所搭支架对巷道内风流的扰动,造成测量不准确问题,本文以某煤矿拱形巷道为例,对巷道中有、无支架两种情况模拟仿真,得到了入口风速为2～7m/s时各测试点的风速值。对比仿真数据,有支架时各测点的风速值较无支架时均呈增大趋势,最大平均相对误差为21.2%,最小平均相对误差为9.0%。采用曲线拟合法得到各个测试点误差补偿特性方程,补偿后各测试点的误差降低至2%以下。该研究对矿井通风机风量测试方法的改进和测量装置的设计参考意义重大。     

苏州地铁车站基坑变形的空间效应分析及预测研究

为有效掌握苏州地铁基坑的空间变形特征,实现对其变形的高精度预测,利用数理统计及极限学习机开展基坑变形的空间效应分析及预测研究。首先,基于基坑变形监测成果,开展基坑变形的空间效应分析;其次,利用小波去噪、极限学习机及混沌理论等构建了基坑变形预测模型,以达到基坑变形的时间效应分析。结果表明,在空间效应分析方面,基坑竖向沉降变形及侧向水平位移均以西侧相对最大,其与近接既有住宅楼相关,近接既有建筑物对基坑变形的影响较大,且在不同施工阶段条件下,基坑侧位移随深度变化存在一定差异,第二、三阶段的侧位移增量相对最大;在时间效应分析方面,小波去噪能很好分解基坑变形的趋势项和误差项,但去噪参数对去噪效果影响较大,去噪过程应进行参数的优化筛选;粒子群算法能有效提高极限学习机的预测精度,混沌理论也能有效弱化误差序列,所得变形预测结果的相对误差均值均小于2%,验证了预测模型的有效性,且通过外推预测,得出基坑变形在后4个周期仍将进一步增加,但增加速率相对较小,后期在时间效应条件下趋于稳定。研究结果对开展不同区域地质条件下的基坑变形特性研究、更好地指导现场施工具有参考价值。     

土壤水入渗参数非线性预测模型改进及应用研究

针对传统土壤水入渗模型不能考虑纵向土壤水分布变化,引入非线性模型对传统模预测模型进行改进,并结合土壤水观测试验对改进前后模型的预测精度进行比对。结果表明：改进模型可综合考虑纵向土壤水分布变化,相比于改进前,土壤水含水量预测精度得到明显提升,相对误差平均降低%。研究成果对于土壤水入渗量非线性预测方法具有重要参考价值。     

基于GM(1,1)模型的重庆市城镇化率预测研究

城镇化是推动中国经济持续发展的强劲动力,为有效预测重庆市城镇化率水平,并依据该城镇化率水平对重庆的区域发展做出相应规划。首先应用GM(1,1)模型构建了城镇化率的动态预测模型,然后对该模型的误差检验方法进行了研究,最后应用该模型对重庆市城镇化率的发展趋势进行了预测。研究结果表明,重庆市城镇化率的GM(1,1)模型通过了平均相对误差检验、均方差检验、灰色绝对关联度检验和小误差概率检验,该模型可以用于对重庆市未来城镇化率的预测。同时运用这个模型对重庆市城镇化率进行了预测并得出结论:重庆市城镇化率将以较快速度发展,在2015年达到62%,超过中国平均水平,这也证明了重庆市城镇化率水平比较高,对中国的城镇化发展贡献比较大,应继续保持这个发展速度以推进长江经济带的发展。     

水平井产能预测模型研究

本文分析了目前采油工程与油藏工程中广泛采用的几种水平井产能预测公式,并指出其不足之处,为进一步提高产能预测的准确性,本文建立了产能预测半解析模型.该模型运用镜像反映和势叠加原理分段进行油藏渗流和井筒流动的耦合,并通过迭代计算求得整个油井产能.经现场实际验证,利用该模型计算得到的值与现场实测值相对误差小于16%,与四种水平井产能解析模型的计算值相比精度更高.     

基于FLAC3D的帷幕灌浆数值模拟研究

基于有限差分法理论,利用FLAC3D软件对辽宁省丹东凤城市庙阳水电站大坝防渗帷幕灌浆进行数值模拟研究。结论不仅为该工程的帷幕注浆工程设计和施工提供参考和指导,还可以对类似工程设计提供理论依据。     

基于灰色-马尔柯夫模型的建筑安全事故死亡人数预测

建筑安全事故预测是建筑安全评价和决策的基础.灰色预测适合于时间短、数据量少和波动不大的系统对象,而马尔柯夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程.结合灰色预测和马尔柯夫链理论的优点,提出了一种灰色马尔柯夫预测模型,并运用灰色-马尔柯夫模型,对1999～2009年全国建筑安全事故死亡人数进行了预测分析.结果表明,该模型既能揭示死亡人数变化的总体趋势,又能克服随机波动性数据对预测精度的影响,具有较强的工程实用性.     

某大坝坝基水下冲洪积卵石层注浆加固及评价研究

冲洪积卵石层是水利和桥梁工程建设中常见的地质问题。以某大坝加高加固工程为例,提出了采用添加氯化铝的水泥-水玻璃浆液进行注浆加固以提升地基的承载力思路。结果显示,注浆后的地基承载力明显提升,完全满足大坝加高加固施工要求,同时具有良好的经济性。工程实施效果显示,加固方法可行有效,可以为类似工程提供借鉴。     

遗传算法优化BP神经网络的岩质边坡稳定性预测

为了解决边坡工程中非线性变化给稳定性预测造成的困难,建立了GA-BP神经网络计算模型预测岩质边坡稳定性。采用定性评价和相互作用矩阵复核的方式,选取边坡坡度、边坡高度、斜坡结构类型、岩体强度、控滑结构面倾角、岩体结构特征、地表变形强度、人类活动强度8个评价因子作为BP神经网络的输入变量;利用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化后训练岩质边坡稳定性预测模型;对比分析GA-BP神经网络和BP神经网络的预测效果。结果表明,优化后的预测结果误差绝对值小于0.15的占85%,未优化的传统神经网络仅占45%,优化后的预测结果更加接近真实值,表明遗传算法对传统BP神经网络的优化是有效的。研究结果对建立岩质边坡稳定性预测模型具有一定的参考价值。     

白石水库坝基地质条件及坝基处理

坝基与基础是相对的两个方面,但坝基是第一性的.大坝基础工程的优劣,反映在对坝基不良地质问题的处理是否经济、合理、有效.详细论述了白石水库坝基的工程地质条件、地基处理的几个主要方面及其施工工艺.白石水库大坝的正常运行,证明了坝基的处理是科学的、可靠的.     

基于GA与SVM改进的ARIMA石油价格预测模型研究

基于石油价格易受政治、经济、文化等多种因素的干扰,借助遗传算法和支持向量机对单一的ARIMA模型进行改进,提出GA-SVM-ARIMA模型对石油价格进行预测。结果表明,该预测模型通过了平稳性和白噪声检验,学习率和训练损失值明显优于ARIMA模型和SVM-ARIMA模型。在应用效果中,GA-SVM-ARIMA模型对石油价格的预测精度较高,与真实值之间的误差不超过2%,不仅在短期价格预测中的平均绝对误差均值(2.162 5%)和均方根误差值(3.227%)明显低于其他模型,而且在长期价格预测中也表现出较高的精准度。     

输电线路工程结算工程量审核要点分析研究

正从输电线路工程结算中"竣工图工程量、施工工程量、结算工程量"三量不一致的实际问题为出发点,通过对造价管理成效监督检查情况分析,并参考通用的LEC分析法,利用专家打分法对所有工程量进行风险和重要性评价,针对综合等级较高的工程量项目进行审核要点的分析和研究,向各相关方提出管理建议。     

基于信息扩散理论的管道第三方破坏概率模型研究及应用

管道第三方破坏模型中引入信息扩散理论,给出了第三方破坏的概率预测模型,并进行了实例计算。结果表明该模型可以对管道第三方破坏做出有效的概率预测。     

水库大坝地质条件分析及渗漏量计算研究

基于松茂水库大坝工程,从大坝外观、填筑土分层、坝基清基三方面对大坝工程地质条件进行了分析。并应用示踪试验,对大坝渗水点盐度、TDS、电导率进行了分析。同时结合理论计算,对水坝坝体渗漏量进行分析,对坝体可能出现的渗漏问题及渗漏点进行预测,保证了大坝的安全应用。     

基于灰色马尔科夫修正的煤炭物流成本预测

为了探究物流成本之间的相互关系,引入灰色预测模型进行物流成本的预测,同时,引入马尔科夫链揭示物流总成本和预测值之间的相对误差在时间状态上的变化规律,预测未来某一时间节点上可能出现的状态,从而对预测值进行修正,提高预测准确性。最后,通过案例说明该方法的有效性。     

临兴区块致密砂岩气储层破裂压力预测方法研究

破裂压力是压裂工艺参数设计的核心要素，其值预估的精确与否对压裂设备优选、提高压裂效益至关重要。传统的破裂压力计算模型存在适用范围窄、参数获取困难、预测误差大等局限性。以山西省临兴区块致密砂岩气储层为目标对象，基于储层岩石的力学构建一种基于多元线性回归方法的破裂压力预测模型。为进一步剖析不同参数对破裂压力敏感性的影响，分别计算各因素与破裂压力的皮尔逊相关系数，从而评价破裂压力和最小水平主应力、弹性模量、泊松比、渗透率、孔隙度的关联程度。研究结果表明：该方法预测结果与现场压裂施工得到的破裂压力数据具有较高的吻合度，且拟合优度为0.904 9；同时与传统的破裂压力计算模型对比，发现该方法的平均相对误差最小，仅为3.4%；最小水平地应力与破裂压力的关联程度最高，相关系数为0.853 5。该方法对临兴区块储层后续压裂过程中破裂压力计算具有一定的借鉴意义。     

大数据思维下的矿产资源评价分析

利用大数据预测思维评价矿产资源,能够为矿产资源的预测评价工作奠定基础。大数据相关预测方法和综合信息矿产预测方法具有一致性,在矿产资源评价过程中需要利用矿山预测模型理论,落实多学科信息相关性分析,分析矿山区域趋势。本文总结了数字化时代矿产资源预测评价工作流程,通过建立数字化预测数据凭条和预测矿产模型等,精确地对矿山资源进行预测评价。     

改进的GM(1,1)模型在区域降水量预测中的应用研究

通过引入变量权重系数对传统灰色动态预测模型各变量赋予权重值,对传统GM(1,1)进行改进,并将改进的GM(1,1)模型运用区域的降水量预测中。研究结果表明:改进的GM(1,1)模型可以更好的考虑变量之间的权重,改善传统模型的计算收敛精度。在对年降水量的预测中,改进的GM(1,1)模型可通过置信度为95%的F检验,相比于传统模型,改进的模型在区域2个降水站点年降水预测相对误差分别减少9.3%和17.52%。改进的GM(1,1)模型在夏季F检验的决定系数和F值均最高,冬季最低。研究成果对于区域降水量的预测提供参考价值。