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基于支持向量机的露天矿边坡地表变形预测被引量：21: 1; 作者李凤明李宏艳孙维吉《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期492-495,共4页; 在充分考虑露天矿边坡地表变形影响因素复杂性的前提下,基于丰富的地表变形监测资料,建立了露天矿边坡地表变形预测的支持向量机(SVM)模型,并采用遗传算法对核函数和惩罚因子进行确定.将该模型应用于抚顺露天矿边坡地表变形的预测,预测... 展开更多; 关键词支持向量机露天矿边坡地表变形预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于支持向量机的气压辅助掘进条件下盾构隧道地表变形预测研究被引量：12: 2; 作者李方毅张晓平 +5 位作者许丹姜军周智沈婕王浩杰张心悦《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心 2021年第7期1159-1165,共7页; 与常规土压平衡盾构掘进相比,气压辅助掘进条件下的地表变形过程更为复杂。为提高预测模型的工程适应性,准确预测气压辅助条件下的地表变形量,保障该条件下盾构顺利掘进,引入支持向量机(SVM)理论,利用粒子群算法(PSO)对支持向量机的超... 展开更多; 关键词盾构隧道气压辅助掘进地表变形预测支持向量机粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

“三下”煤炭开采及地表变形预测分析被引量：4: 3; 作者张王磊《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第S01期171-175,共5页; 为解决"三下"压煤问题,提出应用连续采煤机短壁开采技术进行"三下"压煤开采,对15601工作面进行连续采煤机短壁开采设计,针对该矿地质特征,合理布置工作面巷道,进行了设备选型配套。为了保障该矿"三下"安... 展开更多; 关键词 “三下”压煤短壁开采设备配套地表变形预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

软土盾构施工地表变形的小样本进化神经网络预测被引量：4: 4; 作者安红刚胡向东赵永辉《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第S2期43-47,共1页; 上海地区软土具有高压缩性和易塑流等特性,在盾构机的挤压和不当施工扰动下将会引起较大的土层移动和地表隆陷。以盾构施工实测位移资料为学习样本,通过遗传算法搜索具有最优预测效果的神经网络结构及学习参数。利用获得的进化神经网络... 展开更多; 关键词盾构施工进化神经网络小样本地表变形预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

交叠隧道施工地表变形的进化智能预测被引量：2: 5; 作者安红刚胡向东《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1573-1577,共5页; 在分析交叠隧道盾构法施工地表变形规律的基础上 ,采用进化神经网络建立了地表变形智能预测模型 ,由此预测盾构推进中下一步地表变形以给变形控制提供依据 .通过对上海地铁明珠二期交叠区间隧道上下行线施工地表变形的预测 ,表明进化智... 展开更多; 关键词交叠隧道盾构施工进化神经网络地表变形预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

唐洞煤矿沉陷灾害综合预测方法研究被引量：1: 6; 作者龙四春杨光锐王先军《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2014年第3期104-107,共4页; 结合唐洞煤矿21采区实际地质、测量与开采资料,采用概率积分法实现了采空区影响范围的地表变形快速预测,并用ArcGIS将预计下沉等值线图和矿区地形图叠加,对比分析矿区实测形变数据,用概率积分法准确预计矿山开采地表沉陷量。; 关键词开采沉陷概率积分法 GIS 地表变形预测叠加分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于支持向量机的露天矿边坡地表变形预测被引量：21: 1; 作者李凤明李宏艳孙维吉; 机构煤炭科学研究总院唐山研究院煤炭科学研究总院开采设计研究分院辽宁工程技术大学力学与工程学院; 出处《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期492-495,共4页; 文摘在充分考虑露天矿边坡地表变形影响因素复杂性的前提下,基于丰富的地表变形监测资料,建立了露天矿边坡地表变形预测的支持向量机(SVM)模型,并采用遗传算法对核函数和惩罚因子进行确定.将该模型应用于抚顺露天矿边坡地表变形的预测,预测结果最大误差为3.014 cm,表明该模型是定量预测露天矿边坡坡肩地表变形量的一种有效方法.; 关键词支持向量机露天矿边坡地表变形预测; Keywords support vector machine slope of strip mine surface deformation prediction; 分类号 TD824.7 [矿业工程—煤矿开采]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于支持向量机的气压辅助掘进条件下盾构隧道地表变形预测研究被引量：12: 2; 作者李方毅张晓平许丹姜军周智沈婕王浩杰张心悦; 机构武汉大学土木建筑工程学院中铁十一局集团有限公司中铁建华南建设有限公司广州地铁集团有限公司; 出处《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心 2021年第7期1159-1165,共7页; 文摘与常规土压平衡盾构掘进相比,气压辅助掘进条件下的地表变形过程更为复杂。为提高预测模型的工程适应性,准确预测气压辅助条件下的地表变形量,保障该条件下盾构顺利掘进,引入支持向量机(SVM)理论,利用粒子群算法(PSO)对支持向量机的超参数组合进行优化;同时,优化模型输入参数,将隧道上覆黏土层厚度和气压值设为输入参数,并针对上覆非均质土层改进模型参数计算方法,建立适用于气压辅助掘进的PSO-SVM地表变形预测模型。为验证预测模型的准确性和实用性,以广州地铁18号线陇枕出入场线某一区间为例,使用优化了输入参数的模型进行预测,并在此基础上,综合采用PSO-SVM、SVM和PSO-BP 3种模型进行地表变形预测分析。结果表明:1)针对气压辅助掘进工法优化输入参数的PSO-SVM模型可以较好地满足工程需要;2)PSO-SVM模型的适应性显著高于PSO-BP和SVM模型,具有较好的工程适用性。; 关键词盾构隧道气压辅助掘进地表变形预测支持向量机粒子群算法; Keywords shield tunnel air pressure-assisted tunneling surface deformation prediction support vector machine(SVM) particle swarm optimization(PSO)algorithm; 分类号 U456.3 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名“三下”煤炭开采及地表变形预测分析被引量：4: 3; 作者张王磊; 机构中国煤炭科工集团太原研究院有限公司; 出处《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第S01期171-175,共5页; 基金中国煤炭科工集团太原研究院有限公司(山西天地煤机装备有限公司)自立课题资助项目(M2018-19).; 文摘为解决"三下"压煤问题,提出应用连续采煤机短壁开采技术进行"三下"压煤开采,对15601工作面进行连续采煤机短壁开采设计,针对该矿地质特征,合理布置工作面巷道,进行了设备选型配套。为了保障该矿"三下"安全开采,根据该矿地质概况以及15601连采短壁工作面开采设计参数,采用概率积分法,利用地表下沉预计软件,将预计结果采用Surfer可视化,对该矿"三下"采后进行地表变形预测,预测结果为:该矿采用连续采煤机短壁开采后,地表最大下沉值56 mm,最大倾斜值0.55mm/m,最大水平位移5.8 mm;采用连续采煤机短壁开采工艺,可以实现该矿"三下"压煤安全开采。; 关键词 “三下”压煤短壁开采设备配套地表变形预测; Keywords coal seam under building railway and water body short-wall mining technology equipment matching prediction of surface deformation; 分类号 TD823 [矿业工程—煤矿开采] TD325 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名软土盾构施工地表变形的小样本进化神经网络预测被引量：4: 4; 作者安红刚胡向东赵永辉; 机构同济大学地下建筑与工程系; 出处《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第S2期43-47,共1页; 基金上海市教委重点学科基金资助项目。; 文摘上海地区软土具有高压缩性和易塑流等特性,在盾构机的挤压和不当施工扰动下将会引起较大的土层移动和地表隆陷。以盾构施工实测位移资料为学习样本,通过遗传算法搜索具有最优预测效果的神经网络结构及学习参数。利用获得的进化神经网络在小样本训练情况下建立模型,对下一步施工的地表变形进行合理的预测。对上海市某盾构隧道的施工地表变形预测表明该模型可获得较高预测精度。; 关键词盾构施工进化神经网络小样本地表变形预测; Keywords shield construction ENN small samples prediction of ground deformation; 分类号 U451 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名交叠隧道施工地表变形的进化智能预测被引量：2: 5; 作者安红刚胡向东; 机构同济大学地下建筑与工程系; 出处《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1573-1577,共5页; 基金国家自然科学基金重大资助项目 (5 973 8160 ) 上海市重点学科基金资助项目; 文摘在分析交叠隧道盾构法施工地表变形规律的基础上 ,采用进化神经网络建立了地表变形智能预测模型 ,由此预测盾构推进中下一步地表变形以给变形控制提供依据 .通过对上海地铁明珠二期交叠区间隧道上下行线施工地表变形的预测 ,表明进化智能预测具有较高精度 ,预测和实施的相关性系数达 98%以上 ,从而论证了该方法的可行性和适用性 .; 关键词交叠隧道盾构施工进化神经网络地表变形预测; Keywords cross-over tunnel shield construction evolutiontry neural network prediction of ground deformation; 分类号 U456.3 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名唐洞煤矿沉陷灾害综合预测方法研究被引量：1: 6; 作者龙四春杨光锐王先军; 机构湖南科技大学煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室湖南科技大学建筑与城乡规划学院湖南华润煤业唐洞煤矿有限公司; 出处《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2014年第3期104-107,共4页; 基金国家自然科学基金项目(41004002); 文摘结合唐洞煤矿21采区实际地质、测量与开采资料,采用概率积分法实现了采空区影响范围的地表变形快速预测,并用ArcGIS将预计下沉等值线图和矿区地形图叠加,对比分析矿区实测形变数据,用概率积分法准确预计矿山开采地表沉陷量。; 关键词开采沉陷概率积分法 GIS 地表变形预测叠加分析; Keywords mining subsidence probability integral method GIS surface transformation prediction overlay analysis; 分类号 P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程] P258 [天文地球—测绘科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于支持向量机的露天矿边坡地表变形预测	李凤明李宏艳孙维吉	《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	21	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于支持向量机的气压辅助掘进条件下盾构隧道地表变形预测研究	李方毅张晓平许丹姜军周智沈婕王浩杰张心悦	《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心	2021	12	在线阅读下载PDF 职称材料
3	“三下”煤炭开采及地表变形预测分析	张王磊	《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	软土盾构施工地表变形的小样本进化神经网络预测	安红刚胡向东赵永辉	《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	交叠隧道施工地表变形的进化智能预测	安红刚胡向东	《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	唐洞煤矿沉陷灾害综合预测方法研究	龙四春杨光锐王先军	《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料