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白家包滑坡变形与库水位、降雨相关性定量化分析研究被引量：36: 1; 作者尚敏廖芬 +1 位作者马锐刘昱廷《工程地质学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期742-750,共9页; 白家包滑坡是具有滞后性“阶跃型”变形的滑坡代表,通过定性分析初步认为,库水位下降是白家包滑坡变形的主要影响因素,其影响程度大于降雨。为了进一步明确白家包滑坡变形对库水位波动和降雨的响应程度,本文根据库水位每年波动情况,将... 展开更多; 关键词白家包滑坡定量分析皮尔逊相关系数法净相关性系数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CNN BiGRU RF模型的TBM掘进参数预测研究被引量：1: 2; 作者王海宾王永涛 +3 位作者陈黎涵侯正涛刘江丁自伟《中国煤炭》北大核心 2024年第9期80-91,共12页; 作为井下巷道掘进的新工法,全断面隧道掘进机(TBM)有显著的经济效益,对TBM的掘进参数进行预测对于确保TBM的掘进效率具有重要意义。对现场获取的TBM数据进行清洗和预处理,利用皮尔逊相关系数法对模型输入特征进行筛选,并构建基于卷积神... 展开更多; 关键词 CNN BiGRU RF模型 TBM掘进参数皮尔逊相关系数法卷积神经网络双向门控循环单元神经网络随机森林时间序列预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向超临界CFB机组炉膛温度预测的仿真实验: 3; 作者任燕燕喻良 +1 位作者郭晓桐周怀春《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第9期60-66,77,共8页; 为开展循环流化床(CFB)机组炉膛温度预测,采用皮尔逊相关系数(PCC)法筛选输入变量,利用误差反向传播(BP)神经网络理论建立炉膛温度模型,对1台350 MW超临界CFB机组炉膛温度预测进行实验仿真研究。依据误差BP神经网络理论对机组运行数据... 展开更多; 关键词超临界CFB机组炉膛温度预测 BP神经网络皮尔逊相关系数法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GA-BP神经网络的地基干涉雷达监测效能分析被引量：4: 4; 作者杜孙稳张锦 +1 位作者邓增兵李静涛《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2017年第8期876-880,共5页; 针对地基干涉雷达露天矿矿区边坡地面灾害监测中影响因素众多且关系复杂的特点,将GA-BP算法应用于GB-SAR形变监测效能分析中。将GB-SAR扫描坡度、扫描坡向以及雷达回波强度3个因子作为神经网络的输入,边坡监测区域实测获取的单位面积上... 展开更多; 关键词监测效能分析地基干涉雷达遗传算法 BP神经网络皮尔逊相关系数法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WOA-LSTM的工作面瓦斯涌出量预测研究被引量：20: 5; 作者张玉财王毅郭凯岩《矿业安全与环保》 CAS 北大核心 2023年第5期50-55,共6页; 为了提高瓦斯涌出量预测的科学性和准确性,提出一种基于鲸鱼优化算法(WOA)和长短期记忆网络(LSTM)的瓦斯涌出量多步预测模型。该模型首先采用皮尔逊(Pearson)相关系数法进行瓦斯涌出量影响因素的特征分析,筛选了9个主要影响瓦斯涌出量... 展开更多; 关键词瓦斯涌出量预测 LSTM 鲸鱼优化算法时间序列分析皮尔逊相关系数法多步预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多历史覆冰过程的输电线路覆冰增长预测被引量：7: 6; 作者翁永春祝一帆 +3 位作者孟浪王辉张学锋沈彪《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第1期71-75,共5页; 应用粒子群优化(PSO)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法对各历史覆冰过程建立预测模型,利用皮尔逊相关系数法对历史覆冰过程进行相似性筛选,采用径向基神经网络(RBF)建立多历史覆冰过程的覆冰增长率预测模型.实例计算表明,与传统的单历... 展开更多; 关键词输电线路覆冰预测 PSO LS—SVM 皮尔逊相关系数法 RBF神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名白家包滑坡变形与库水位、降雨相关性定量化分析研究被引量：36: 1; 作者尚敏廖芬马锐刘昱廷; 机构湖北省地质灾害防治工程技术研究中心(三峡大学) 三峡库区地质灾害教育部重点实验室三峡大学土木与建筑学院中国一冶集团有限公司海外公司; 出处《工程地质学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期742-750,共9页; 基金湖北省自然科学基金面上项目(资助号:2017CFB534) 湖北长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站开放研究基金(资助号:2018KTL09).; 文摘白家包滑坡是具有滞后性“阶跃型”变形的滑坡代表,通过定性分析初步认为,库水位下降是白家包滑坡变形的主要影响因素,其影响程度大于降雨。为了进一步明确白家包滑坡变形对库水位波动和降雨的响应程度,本文根据库水位每年波动情况,将其划分为5个阶段,运用皮尔逊相关系数法对白家包滑坡变形与库水位、降雨的相关性进行定量计算,计算结果为各监测点变形与库水位、降雨都在5~6月份综合计算中相关程度最高,且变形与库水位最大相关性系数绝对值为0.75左右,大于变形与降雨的最大相关性系数(0.45左右)。为了充分消除库水位与降雨之间的相互影响,运用皮尔逊相关系数分别计算白家包滑坡变形与库水位、降雨的净相关性系数,最后将得到的净相关性系数与新建GPS自动监测点在2017~2018年的日变形位移和库水位、降雨对比分析,进行相关性验证。结果表明:白家包滑坡的变形对库水位下降的响应程度大于变形对降雨的响应程度,在库水位快速下降阶段响应程度最高,且与新建的GPS自动监测点监测结果吻合度较高。此结果与定性分析结果和皮尔逊相关系数法分析结果一致,该研究可对滑坡变形影响因素的定量分析提供科学的依据。; 关键词白家包滑坡定量分析皮尔逊相关系数法净相关性系数; Keywords Baijiabao landslide Quantitative analysis Pearson correlation coefficient method Net correlation coefficient; 分类号 P642.22 [天文地球—工程地质学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CNN BiGRU RF模型的TBM掘进参数预测研究被引量：1: 2; 作者王海宾王永涛陈黎涵侯正涛刘江丁自伟; 机构山东能源集团西北矿业有限公司西安科技大学能源学院; 出处《中国煤炭》北大核心 2024年第9期80-91,共12页; 文摘作为井下巷道掘进的新工法,全断面隧道掘进机(TBM)有显著的经济效益,对TBM的掘进参数进行预测对于确保TBM的掘进效率具有重要意义。对现场获取的TBM数据进行清洗和预处理,利用皮尔逊相关系数法对模型输入特征进行筛选,并构建基于卷积神经网络(CNN)优化的双向门控循环单元(BiGRU)神经网络并通过随机森林(RF)进行集成的TBM掘进参数预测模型,实现对TBM掘进参数的预测。研究结果表明:选取与总推力和推进速率关联度最密切的刀盘转速、刀盘扭矩和贯入度作为特征参数;构建的CNN BiGRU RF模型预测掘进参数对总推力和推进速率的拟合优度R 2均值分别为0.950和0.966,均方误差MSE平均值分别为0.750和0.782,均方根误差RMSE平均值分别为0.866和0.885,平均绝对误差MAE平均值分别为1.054和1.007,并且回归评价指标MSE、RMSE、MAE相较于CNN BiGRU模型,分别降低2.497、0.966和0.386,R 2提升23.4%,证明CNN BiGRU RF模型的预测准确度和泛化性最高。该研究可为实际工程掘进参数预测提供指导,有助于推动TBM在煤矿的推广,保障TBM的施工进度。; 关键词 CNN BiGRU RF模型 TBM掘进参数皮尔逊相关系数法卷积神经网络双向门控循环单元神经网络随机森林时间序列预测; Keywords CNN BiGRU RF model TBM boring parameters Pearson correlation coefficient convolutional neural network(CNN) bidirectional gated recurrent unit neural network(BiGRU) random forest(RF) time series predicting; 分类号 TD421.5 [矿业工程—矿山机电] TD632.2 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向超临界CFB机组炉膛温度预测的仿真实验: 3; 作者任燕燕喻良郭晓桐周怀春; 机构中国矿业大学低碳能源与动力工程学院; 出处《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第9期60-66,77,共8页; 基金国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目(51827808) 2022年第一批教育部产学合作协同育人项目(220605308075918,220605308080637)。; 文摘为开展循环流化床(CFB)机组炉膛温度预测,采用皮尔逊相关系数(PCC)法筛选输入变量,利用误差反向传播(BP)神经网络理论建立炉膛温度模型,对1台350 MW超临界CFB机组炉膛温度预测进行实验仿真研究。依据误差BP神经网络理论对机组运行数据进行处理,并利用PCC法将28个变量化简为5个;借助误差BP神经网络理论建立炉膛温度预测模型,对比分析3种不同实验仿真模型结构的预测输出、绝对误差与均方根误差。结果表明:经过PCC法化简,模型输入数量减少,BP网络温度预测效果好。该实验仿真方法有效,可用于培养学生的创新实践素养,提高学生解决工程问题的能力。; 关键词超临界CFB机组炉膛温度预测 BP神经网络皮尔逊相关系数法; Keywords supercritical CFB unit prediction of furnace temperature BP neural network Pearson correlation coefficient method; 分类号 TK229 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GA-BP神经网络的地基干涉雷达监测效能分析被引量：4: 4; 作者杜孙稳张锦邓增兵李静涛; 机构太原理工大学矿业工程学院中煤平朔集团有限公司地质测量部; 出处《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2017年第8期876-880,共5页; 基金国家自然科学基金(41371373) 国家863计划(2013AA122301)~~; 文摘针对地基干涉雷达露天矿矿区边坡地面灾害监测中影响因素众多且关系复杂的特点,将GA-BP算法应用于GB-SAR形变监测效能分析中。将GB-SAR扫描坡度、扫描坡向以及雷达回波强度3个因子作为神经网络的输入,边坡监测区域实测获取的单位面积上具有形变信息的点个数作为输出,并利用皮尔逊相关系数法分析各影响因素同监测效能的相关性质和相关程度。结果表明,该算法适用于地基干涉雷达的监测效能分析,且具有一定的有效性和优越性。; 关键词监测效能分析地基干涉雷达遗传算法 BP神经网络皮尔逊相关系数法; Keywords monitoring effectiveness analysis GB-SAR genetic algorithm BP neural network Pearsoncorrelation coefficient method; 分类号 P237 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于WOA-LSTM的工作面瓦斯涌出量预测研究被引量：20: 5; 作者张玉财王毅郭凯岩; 机构太原理工大学安全与应急管理工程学院; 出处《矿业安全与环保》 CAS 北大核心 2023年第5期50-55,共6页; 文摘为了提高瓦斯涌出量预测的科学性和准确性,提出一种基于鲸鱼优化算法(WOA)和长短期记忆网络(LSTM)的瓦斯涌出量多步预测模型。该模型首先采用皮尔逊(Pearson)相关系数法进行瓦斯涌出量影响因素的特征分析,筛选了9个主要影响瓦斯涌出量变化的特征作为模型的外部输入特征;其次采用鲸鱼优化算法对LSTM神经网络的隐藏层神经元个数、时间步长、批处理数进行优化;最后,构建WOA-LSTM模型进行瓦斯涌出量预测,实验研究了不同时间步长下模型的预测精度并对比分析了LSTM、RNN、BP模型的预测效果。结果表明:基于WOA-LSTM的瓦斯涌出量多步预测模型在3个时间步长的预测模型误差值达到最小,其平均绝对误差相较于LSTM、RNN和BP神经网络模型分别降低了41.6%、46.6%、65.8%,具有较强的鲁棒性,可为矿井瓦斯的防治提供参考。; 关键词瓦斯涌出量预测 LSTM 鲸鱼优化算法时间序列分析皮尔逊相关系数法多步预测; Keywords gas emission prediction LSTM whale optimization algorithm time series analysis Pearson correlation coefficient method multi-step prediction; 分类号 TD712.5 [矿业工程—矿井通风与安全]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多历史覆冰过程的输电线路覆冰增长预测被引量：7: 6; 作者翁永春祝一帆孟浪王辉张学锋沈彪; 机构国网湖北省电力有限公司检修公司国网湖北省电力有限公司十堰供电公司; 出处《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第1期71-75,共5页; 基金电网环境保护国家重点实验室开放基金项目(GYW51201700590); 文摘应用粒子群优化(PSO)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法对各历史覆冰过程建立预测模型,利用皮尔逊相关系数法对历史覆冰过程进行相似性筛选,采用径向基神经网络(RBF)建立多历史覆冰过程的覆冰增长率预测模型.实例计算表明,与传统的单历史覆冰过程预测方法相比,基于多历史覆冰过程的输电线路覆冰增长预测具有更好的精度.; 关键词输电线路覆冰预测 PSO LS—SVM 皮尔逊相关系数法 RBF神经网络; Keywords transmission line multi historical icing prediction particle swarm optimization(PSO) LS-SVM Pearson correlation coefficient method RBF neural network; 分类号 TM7 [电气工程—电力系统及自动化]; 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	白家包滑坡变形与库水位、降雨相关性定量化分析研究	尚敏廖芬马锐刘昱廷	《工程地质学报》 CSCD 北大核心	2021	36	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于CNN BiGRU RF模型的TBM掘进参数预测研究	王海宾王永涛陈黎涵侯正涛刘江丁自伟	《中国煤炭》北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	面向超临界CFB机组炉膛温度预测的仿真实验	任燕燕喻良郭晓桐周怀春	《实验室研究与探索》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于GA-BP神经网络的地基干涉雷达监测效能分析	杜孙稳张锦邓增兵李静涛	《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于WOA-LSTM的工作面瓦斯涌出量预测研究	张玉财王毅郭凯岩	《矿业安全与环保》 CAS 北大核心	2023	20	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于多历史覆冰过程的输电线路覆冰增长预测	翁永春祝一帆孟浪王辉张学锋沈彪	《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料