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基于机器学习的高铁边坡位移预测不确定性度量与应用被引量：4: 1; 作者邓志兴谢康 +3 位作者李泰灃苏谦韩征肖宪普《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期56-67,共12页; 为解决不确定性问题对高铁边坡位移预测精度的影响,引入区间预测理论量化位移预测中的不确定性问题,并建立Bootstrap-GRU-BP混合区间预测模型(BGB模型)。该模型首先采用基于Bootstrap的门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)算法度量... 展开更多; 关键词边坡位移预测不确定性度量区间预测机器学习 Bootstrap算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于相空间重构的边坡位移预测被引量：36: 2; 作者周创兵陈益峰《岩土力学》 EI CSCD 2000年第3期205-208,共4页; 根据边坡位移时间序列的非线性性质 ,应用基于相空间重构的实时预测方法 ,可以充分利用时间序列信息 ,预测各种边坡变形演化趋势。讨论了局域法和基于Lyapunov指数的预测法。实例研究表明。; 关键词混沌时间序列相空间重构边坡位移预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

加权一阶局域法在边坡位移预测中的应用研究被引量：3: 3; 作者盛松涛苏忖安 +1 位作者毛建平朱全平《人民长江》北大核心 2006年第11期105-106,114,共3页; 目前,常用的变形预测分析方法有[1]:确定函数法、统计回归分析法、混沌时间序列分析法等。其中混沌时间序列分析法可以在未直接考虑引起位移变形的有关随机因素的条件下,对历史观测数据进行重构相空间处理,建模比较简单、计算量小、预... 展开更多; 关键词加权一阶局域法边坡稳定预报模型混沌预测边坡位移预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进的不等时距灰色马尔科夫模型在边坡位移预测中的应用被引量：11: 4; 作者胡华谢金华《水利与建筑工程学报》 2016年第6期1-6,共6页; 研究了改进的不等时距灰色马尔科夫模型在边坡位移预测中的应用,先用S型函数对厦门某边坡的实测数据进行平滑处理,然后用平滑后的数据建立不等时距灰色GM(1,1)模型,最后用改进的计算公式求得马尔科夫模拟值和预测值。结果表明改进后的... 展开更多; 关键词灰色马尔科夫模型边坡位移预测 S型函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SVR组合模型的边坡位移预测研究被引量：6: 5; 作者刘小生于良冯腾飞《金属矿山》 CAS 北大核心 2018年第2期184-187,共4页; 为解决传统支持向量机预测模型的不足,造成矿山边坡位移预测精度低的问题。提出了一种基于自适应惯性权重PSO算法的支持向量回归机(SVR)组合预测模型。将其运用到某矿边坡滑坡位移预测中,并与基于灰色预测模型、基于传统SVR预测模型预... 展开更多; 关键词支持向量回归机组合模型边坡位移预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PSO优化BP神经网络的露天矿边坡位移预测模型被引量：21: 6; 作者欧阳斌陈艳红邓传军《有色金属（矿山部分）》 2020年第5期37-41,共5页; BP神经网络的初始连接权重和阈值对露天矿边坡位移预测的精度和收敛速度有重要影响。鉴于粒子群优化(PSO)算法具有全局搜索性能和收敛速度快,引入PSO算法对BP神经网络的初始连接权重和阈值进行全局优化,提出了基于PSO优化BP神经网络的... 展开更多; 关键词露天矿边坡位移预测 BP神经网络粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

空间自回归模型在水库边坡位移预测中的应用被引量：4: 7; 作者秦栋陈慧艳《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期104-108,共5页; 针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型... 展开更多; 关键词空间计量学空间自回归模型水库边坡边坡位移预测自回归积分滑动平均模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于优化经验模态分解和最小二乘支持向量机的边坡位移预测被引量：4: 8; 作者易智文《江西水利科技》 2023年第5期327-332,共6页; 我国库岸滑坡灾害频发,采用高精度优化算法对边坡位移时间序列进行预测对防灾减灾具有重要意义。边坡位移时间序列通常表现出高度非线性特征,传统模型难以对其进行准确预测。为此,本文提出一种基于优化经验模态分解和最小二乘支持向量... 展开更多; 关键词边坡位移预测经验模态分解筛分停止准则最小二乘支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多源信息融合的矿山边坡滑坡灾害研究现状与展望被引量：3: 9; 作者李荟韩晓飞 +2 位作者朱万成宋清蔚周文龙《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期6-15,共10页; 为克服单一信息源无法精确表征矿山滑坡灾害演化特征的问题,基于多源信息融合技术,从矿山边坡多源信息获取、矿山边坡多源信息融合、矿山边坡位移预测及滑坡风险评价3个方面概述了矿山边坡滑坡灾害研究进展。总结了典型的“天”“空”... 展开更多; 关键词矿山边坡边坡位移预测滑坡风险评价多源信息融合协同监测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习的高铁边坡位移预测不确定性度量与应用被引量：4: 1; 作者邓志兴谢康李泰灃苏谦韩征肖宪普; 机构中南大学土木工程学院西南交通大学土木工程学院中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所石家庄铁道大学土木工程学院; 出处《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期56-67,共12页; 基金中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(Z2022-014) 中国铁道科学研究院集团有限公司院基金课题(2022YJ347)。; 文摘为解决不确定性问题对高铁边坡位移预测精度的影响,引入区间预测理论量化位移预测中的不确定性问题,并建立Bootstrap-GRU-BP混合区间预测模型(BGB模型)。该模型首先采用基于Bootstrap的门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)算法度量位移预测均值和认知误差的方差,再采用BP算法度量随机误差的方差,然后将位移预测均值、认知误差和随机误差的方差3者结合在一起,量化出一定置信水平下的预测区间。最后,基于杭绍台高铁沿线边坡的监测数据,探讨BGB模型认知不确定性的响应特征,并通过对比多种区间预测模型来验证BGB模型的优越性。结果表明:BGB模型不仅能构造清晰可靠的预测区间,还能提供高精度的点预测结果;改变模型输入特征和预测算法会导致认知不确定性的改变,而BGB模型所构造的预测区间能正确地响应不确定性的变化;对比以极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)为核心的区间预测模型,BGB模型的区间预测和点预测性均能更优。研究成果可为高铁边坡位移发展提供可靠的预测结果,进而为高铁边坡可靠度分析提供理论基础。; 关键词边坡位移预测不确定性度量区间预测机器学习 Bootstrap算法; Keywords Slope displacement prediction Uncertainty measurement Interval prediction Machine learning Bootstrap algorithm; 分类号 U213.13 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于相空间重构的边坡位移预测被引量：36: 2; 作者周创兵陈益峰; 机构武汉水利电力大学水电系; 出处《岩土力学》 EI CSCD 2000年第3期205-208,共4页; 文摘根据边坡位移时间序列的非线性性质 ,应用基于相空间重构的实时预测方法 ,可以充分利用时间序列信息 ,预测各种边坡变形演化趋势。讨论了局域法和基于Lyapunov指数的预测法。实例研究表明。; 关键词混沌时间序列相空间重构边坡位移预测; Keywords chaotic time series phase space reconstruction Lyapunov exponents shope displacement forecasting; 分类号 TU457 [建筑科学—岩土工程] TB115 [理学—应用数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名加权一阶局域法在边坡位移预测中的应用研究被引量：3: 3; 作者盛松涛苏忖安毛建平朱全平; 机构长沙理工大学水利学院长江电力股份有限公司检修厂; 出处《人民长江》北大核心 2006年第11期105-106,114,共3页; 基金湖南省教育厅资助项目(03HNJY022); 文摘目前,常用的变形预测分析方法有[1]:确定函数法、统计回归分析法、混沌时间序列分析法等。其中混沌时间序列分析法可以在未直接考虑引起位移变形的有关随机因素的条件下,对历史观测数据进行重构相空间处理,建模比较简单、计算量小、预测精度较高。研究建立了加权一阶局域法多步预报模型,运用Matlab6.5编制了计算程序,并利用预报模型进行了典型混沌系统的预测和水利工程高边坡位移预测,取得了较好的预测效果。; 关键词加权一阶局域法边坡稳定预报模型混沌预测边坡位移预测; 分类号 TU457 [建筑科学—岩土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进的不等时距灰色马尔科夫模型在边坡位移预测中的应用被引量：11: 4; 作者胡华谢金华; 机构厦门大学建筑与土木工程学院厦门大学嘉庚学院厦门大学深圳研究院; 出处《水利与建筑工程学报》 2016年第6期1-6,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51278437) 广东省自然科学基金资助项目(2014A030313006) 福建省自然科学基金资助项目(2015J01224); 文摘研究了改进的不等时距灰色马尔科夫模型在边坡位移预测中的应用,先用S型函数对厦门某边坡的实测数据进行平滑处理,然后用平滑后的数据建立不等时距灰色GM(1,1)模型,最后用改进的计算公式求得马尔科夫模拟值和预测值。结果表明改进后的不等时距灰色马尔科夫GM(1,1)模型的拟合精度和预测精度有了很大的提高,对边坡稳定性预测有一定的参考价值。; 关键词灰色马尔科夫模型边坡位移预测 S型函数; Keywords grey Markov Model slope displacement prediction sigmoid function; 分类号 U416.14 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SVR组合模型的边坡位移预测研究被引量：6: 5; 作者刘小生于良冯腾飞; 机构江西理工大学建筑与测绘工程学院; 出处《金属矿山》 CAS 北大核心 2018年第2期184-187,共4页; 基金国家自然科学基金项目(编号:41561091); 文摘为解决传统支持向量机预测模型的不足,造成矿山边坡位移预测精度低的问题。提出了一种基于自适应惯性权重PSO算法的支持向量回归机(SVR)组合预测模型。将其运用到某矿边坡滑坡位移预测中,并与基于灰色预测模型、基于传统SVR预测模型预测结果对比,结果表明:基于SVR组合预测模型的矿山边坡位移预测的精度更具优势。; 关键词支持向量回归机组合模型边坡位移预测; Keywords Support vector regression machine, Combination model, Slope displacement prediction; 分类号 P258 [天文地球—测绘科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PSO优化BP神经网络的露天矿边坡位移预测模型被引量：21: 6; 作者欧阳斌陈艳红邓传军; 机构江西工业工程职业技术学院能源工程学院; 出处《有色金属（矿山部分）》 2020年第5期37-41,共5页; 基金江西省教育厅资助项目(GJJ191526)。; 文摘 BP神经网络的初始连接权重和阈值对露天矿边坡位移预测的精度和收敛速度有重要影响。鉴于粒子群优化(PSO)算法具有全局搜索性能和收敛速度快,引入PSO算法对BP神经网络的初始连接权重和阈值进行全局优化,提出了基于PSO优化BP神经网络的露天矿边坡位移预测模型。将所提出的模型应用于实际案例中,并与BP神经网络进行对比。结果表明:该模型能够提高BP神经网络在露天矿边坡位移预测中的精度和收敛速度,预测结果的最大相对误差和平均相对误差分别是0.5668%和0.3530%,具有较好的精度和实际应用价值。; 关键词露天矿边坡位移预测 BP神经网络粒子群算法; Keywords open pit slope displacement prediction BP neural network particle swarm algorithm; 分类号 TD854.6 [矿业工程—金属矿开采]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名空间自回归模型在水库边坡位移预测中的应用被引量：4: 7; 作者秦栋陈慧艳; 机构大唐环境产业集团股份有限公司大唐(北京)水务工程技术有限公司; 出处《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期104-108,共5页; 文摘针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型相比较。结果表明:(a)在空间自相关系数较为显著的条件下,运用空间自回归模型可以较为精确地预测边坡变形状况,且优于传统模型;(b)空间自回归模型相较于传统模型参数更加简洁、考虑的影响因素更全面,可以同时对空间所有测点位移进行估计。; 关键词空间计量学空间自回归模型水库边坡边坡位移预测自回归积分滑动平均模型; Keywords spatial econometrics spatial autoregressive model reservoir slope slope deformation prediction au-toregressive integrated moving average model; 分类号 TV698.1 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于优化经验模态分解和最小二乘支持向量机的边坡位移预测被引量：4: 8; 作者易智文; 机构萍乡市山口岩水利枢纽管理中心; 出处《江西水利科技》 2023年第5期327-332,共6页; 文摘我国库岸滑坡灾害频发,采用高精度优化算法对边坡位移时间序列进行预测对防灾减灾具有重要意义。边坡位移时间序列通常表现出高度非线性特征,传统模型难以对其进行准确预测。为此,本文提出一种基于优化经验模态分解和最小二乘支持向量机的边坡位移时间序列预测模型。该模型采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD),可自适应地将边坡位移时间序列分解为多个本征模态分量和1个残余分量。将残余分量定义为趋势项;通过K-means聚类方法对分量进行聚类,将其定义为周期项和随机项。采用最小二乘法对趋势项进行预测;建立最小二乘支持向量机回归(LSSVM)模型对周期项和随机项进行预测。将各预测值累加求和,即得到累计位移预测值。以山口岩大坝为例,采用SSSC-EMD-LSSVM模型对厂址边坡位移时间序列进行预测。结果表明:模型能够有效预测位移时间序列,精度优于传统BP神经网络和LSSVM模型。; 关键词边坡位移预测经验模态分解筛分停止准则最小二乘支持向量机; Keywords Slope displacement prediction Empirical mode decomposition Soft sifting stopping criterion Least squares support vector machine; 分类号 TV698.1 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多源信息融合的矿山边坡滑坡灾害研究现状与展望被引量：3: 9; 作者李荟韩晓飞朱万成宋清蔚周文龙; 机构东北大学岩石破裂与失稳研究所; 出处《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期6-15,共10页; 基金 “十四五”国家重点研发计划项目(2022YFC2903903) 国家自然科学基金青年基金项目(52304167) +1 种基金辽宁省自然科学基金联合基金项目(2023-MSBA-122)。; 文摘为克服单一信息源无法精确表征矿山滑坡灾害演化特征的问题,基于多源信息融合技术,从矿山边坡多源信息获取、矿山边坡多源信息融合、矿山边坡位移预测及滑坡风险评价3个方面概述了矿山边坡滑坡灾害研究进展。总结了典型的“天”“空”“地”边坡监测手段及“天-空-地”一体化协同监测方法;梳理了包含数据级、特征级和决策级融合的边坡多源信息融合流程;整理了位移与应力、位移与水文气象及其他不同类型的监测数据融合形式;阐述了基于多源信息融合的边坡位移预测及滑坡风险评价相关研究现状。基于当前矿山边坡滑坡灾害研究存在的灾害分析的准确性严重依赖监测数据质量、对岩石力学机理知识利用不足等问题,指出了矿山边坡滑坡灾害研究发展趋势:统一多源数据采集接入标准;开发监测数据与岩石力学机理融合的矿山边坡滑坡灾害分析方法;优化“天-空-地”多源信息的时空关联挖掘算法;加强基于多源信息融合的矿山边坡滑坡灾害预警平台建设。; 关键词矿山边坡边坡位移预测滑坡风险评价多源信息融合协同监测; Keywords mine slope slope displacement prediction landslide risk assessment multi source information fusion collaborative monitoring; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于机器学习的高铁边坡位移预测不确定性度量与应用	邓志兴谢康李泰灃苏谦韩征肖宪普	《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于相空间重构的边坡位移预测	周创兵陈益峰	《岩土力学》 EI CSCD	2000	36	在线阅读下载PDF 职称材料
3	加权一阶局域法在边坡位移预测中的应用研究	盛松涛苏忖安毛建平朱全平	《人民长江》北大核心	2006	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进的不等时距灰色马尔科夫模型在边坡位移预测中的应用	胡华谢金华	《水利与建筑工程学报》	2016	11	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于SVR组合模型的边坡位移预测研究	刘小生于良冯腾飞	《金属矿山》 CAS 北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于PSO优化BP神经网络的露天矿边坡位移预测模型	欧阳斌陈艳红邓传军	《有色金属（矿山部分）》	2020	21	在线阅读下载PDF 职称材料
7	空间自回归模型在水库边坡位移预测中的应用	秦栋陈慧艳	《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于优化经验模态分解和最小二乘支持向量机的边坡位移预测	易智文	《江西水利科技》	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于多源信息融合的矿山边坡滑坡灾害研究现状与展望	李荟韩晓飞朱万成宋清蔚周文龙	《工矿自动化》 CSCD 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料