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融合SBAS-InSAR与CS-SVM的矿区地表残余沉降预测模型
被引量：
3
1
作者
刘增波
徐良骥
+3 位作者
张坤
刘潇鹏
曹宗友
徐阳
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024年第8期133-139,共7页
煤矿开采地表残余形变可能对地表建(构)筑物、道路、地下管线等基础设施造成潜在威胁,有必要对其进行准确预测。融合SBAS-InSAR监测方法,提出了一种布谷鸟搜索算法改进支持向量机回归(CS-SVM)的预测模型,利用2017年11月—2020年6月的60...
煤矿开采地表残余形变可能对地表建(构)筑物、道路、地下管线等基础设施造成潜在威胁,有必要对其进行准确预测。融合SBAS-InSAR监测方法,提出了一种布谷鸟搜索算法改进支持向量机回归(CS-SVM)的预测模型,利用2017年11月—2020年6月的60景Sentinel-1A SAR影像对安徽省某矿7221工作面进行开采沉陷长时序监测,获取了该工作面回采过程中与停采后2 a内地表年均形变速率与累计形变。结果表明:该工作面最大年均形变速率为-56 mm/a,最大累计沉降为151 mm。利用水准测量数据对InSAR结果进行验证,两者残差均小于5 mm,证明了两者具有较好的一致性。为比较优化前后SVM预测模型的精度,引入平均绝对误差和均方根误差进行精度评价。结果显示:优化模型的2种误差均在4 mm以内,相比传统模型,误差分别降低了59%和60%,预测精度明显提高。研究反映出,所提模型具有较好的预测能力,可为废弃煤矿区防灾减灾提供参考。
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关键词
开采沉陷
SBAS-InSAR
沉陷监测
地表残余沉降
最优参数
预测模型
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职称材料
一种基于分段加权赋参的厚松散层矿区沉陷预计方法
2
作者
孙志豪
徐良骥
刘潇鹏
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024年第11期132-141,共10页
概率积分法作为一种通用的采煤沉陷预计方法,在厚松散层矿区应用中存在边缘收敛过快、沉陷预计失准等问题,给厚松散层矿区“三下”采煤及环境保护带来了一定的困难。为此,在概率积分法基础上提出了一种基于分段加权赋参的厚松散层矿区...
概率积分法作为一种通用的采煤沉陷预计方法,在厚松散层矿区应用中存在边缘收敛过快、沉陷预计失准等问题,给厚松散层矿区“三下”采煤及环境保护带来了一定的困难。为此,在概率积分法基础上提出了一种基于分段加权赋参的厚松散层矿区沉陷预计方法,将监测点根据工作面位置划分为内、外2个区段,分别获取相应预计参数,利用建立的自适应赋权模型对其预计结果进行加权组合;在此基础上,为提升参数反演精度,分别基于标准粒子群算法和自适应模拟退火粒子群算法进行参数反演研究;同时,为提升赋权模型性能,建立了2种自适应赋权模型进行模型优选。试验结果表明:与概率积分法相比,基于分段加权赋参的沉陷预计方法计算的下沉预计值与实测数据更接近,2种赋权模型计算结果的残差平方和分别为0.0071 m^(2)、0.0058 m^(2),小于概率积分法的0.0203 m^(2);2种赋权函数模型相比,模型2精度更高、效果更好;相同条件下,自适应模拟退火粒子群算法精度优于标准粒子群算法。试验结果验证了矿区分区段预计的可行性,反映出该方法能够有效解决概率积分法在厚松散层矿区应用中边缘收敛过快的问题,对厚松散层矿区的沉陷预计有一定的参考意义。
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关键词
开采沉陷
厚松散层
概率积分法
参数反演
分区段预计
粒子群算法
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职称材料
基于CWT-HHT的玉米叶片铜离子污染信息探测
3
作者
郭辉
石海
张全旺
《农业环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2183-2189,共7页
为了准确探测农作物在不同浓度重金属污染下叶片光谱间微弱的畸变信息,本研究通过设置不同浓度铜离子(Cu2+)胁迫下的玉米盆栽实验,在采集了不同梯度下玉米叶片光谱并测定同期叶片Cu2+含量的基础上,采用连续小波变换(CWT)结合希尔伯特-...
为了准确探测农作物在不同浓度重金属污染下叶片光谱间微弱的畸变信息,本研究通过设置不同浓度铜离子(Cu2+)胁迫下的玉米盆栽实验,在采集了不同梯度下玉米叶片光谱并测定同期叶片Cu2+含量的基础上,采用连续小波变换(CWT)结合希尔伯特-黄变换(HHT)的方法,构建CWT-HHT算法以探测玉米叶片光谱重金属污染信息,同时与红边位置(REP)、红边归一化指数(NDVI705)和红边植被胁迫指数(RVSI)等常规的植被指数监测方法进行对比分析。结果表明:基于CWT-HHT探测方法提取的瞬时能量峰值呈现先升高、后降低的趋势,与玉米叶片Cu2+含量变化趋势一致。而且通过与植被指数监测农作物重金属污染的方法对比,证明CWT-HHT探测结果最优,表明CWT-HHT方法在玉米叶片重金属Cu2+污染信息探测方面具有可行性。
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关键词
连续小波变换
希尔伯特-黄变换
铜污染胁迫
玉米叶片
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职称材料
题名
融合SBAS-InSAR与CS-SVM的矿区地表残余沉降预测模型
被引量：
3
1
作者
刘增波
徐良骥
张坤
刘潇鹏
曹宗友
徐阳
机构
安徽理工大学空间信息与测绘
工程
学院
深部煤矿采动响应
与灾害
防控国家重点实验室
矿山
采动
灾害
空天地
协同
监测
与预警安徽普通高校重点实验室
矿山环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心
合肥综合性国家科学
中心
能源
研究
院
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024年第8期133-139,共7页
基金
安徽省重点研发计划项目(编号:2022h11020024)
深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室开放基金项目(编号:SKLMRDPC21KF19)
+3 种基金
安徽理工大学青年教师科学研究基金项目(编号:QNYB2021-02)
安徽理工大学研究生创新基金项目(编号:2023cx2178)
淮北矿业集团科研项目(编号:2022101、2023067)
安徽建工集团科研项目(编号:SG2025Q11)。
文摘
煤矿开采地表残余形变可能对地表建(构)筑物、道路、地下管线等基础设施造成潜在威胁,有必要对其进行准确预测。融合SBAS-InSAR监测方法,提出了一种布谷鸟搜索算法改进支持向量机回归(CS-SVM)的预测模型,利用2017年11月—2020年6月的60景Sentinel-1A SAR影像对安徽省某矿7221工作面进行开采沉陷长时序监测,获取了该工作面回采过程中与停采后2 a内地表年均形变速率与累计形变。结果表明:该工作面最大年均形变速率为-56 mm/a,最大累计沉降为151 mm。利用水准测量数据对InSAR结果进行验证,两者残差均小于5 mm,证明了两者具有较好的一致性。为比较优化前后SVM预测模型的精度,引入平均绝对误差和均方根误差进行精度评价。结果显示:优化模型的2种误差均在4 mm以内,相比传统模型,误差分别降低了59%和60%,预测精度明显提高。研究反映出,所提模型具有较好的预测能力,可为废弃煤矿区防灾减灾提供参考。
关键词
开采沉陷
SBAS-InSAR
沉陷监测
地表残余沉降
最优参数
预测模型
Keywords
mining subsidence
SBAS-InSAR
subsidence monitoring
surface residual subsidence
optimal parameters
prediction model
分类号
TD325 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
一种基于分段加权赋参的厚松散层矿区沉陷预计方法
2
作者
孙志豪
徐良骥
刘潇鹏
机构
安徽理工大学空间信息与测绘
工程
学院
深部煤矿采动响应
与灾害
防控国家重点实验室
矿山
采动
灾害
空天地
协同
监测
与预警安徽普通高校重点实验室
矿山环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心
合肥综合性国家科学
中心
能源
研究
院
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024年第11期132-141,共10页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(编号:52104173)
安徽省重点研究与开发计划项目(编号:2022h11020024)
深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室开放基金项目(编号:SKLMRDPC21KF19)。
文摘
概率积分法作为一种通用的采煤沉陷预计方法,在厚松散层矿区应用中存在边缘收敛过快、沉陷预计失准等问题,给厚松散层矿区“三下”采煤及环境保护带来了一定的困难。为此,在概率积分法基础上提出了一种基于分段加权赋参的厚松散层矿区沉陷预计方法,将监测点根据工作面位置划分为内、外2个区段,分别获取相应预计参数,利用建立的自适应赋权模型对其预计结果进行加权组合;在此基础上,为提升参数反演精度,分别基于标准粒子群算法和自适应模拟退火粒子群算法进行参数反演研究;同时,为提升赋权模型性能,建立了2种自适应赋权模型进行模型优选。试验结果表明:与概率积分法相比,基于分段加权赋参的沉陷预计方法计算的下沉预计值与实测数据更接近,2种赋权模型计算结果的残差平方和分别为0.0071 m^(2)、0.0058 m^(2),小于概率积分法的0.0203 m^(2);2种赋权函数模型相比,模型2精度更高、效果更好;相同条件下,自适应模拟退火粒子群算法精度优于标准粒子群算法。试验结果验证了矿区分区段预计的可行性,反映出该方法能够有效解决概率积分法在厚松散层矿区应用中边缘收敛过快的问题,对厚松散层矿区的沉陷预计有一定的参考意义。
关键词
开采沉陷
厚松散层
概率积分法
参数反演
分区段预计
粒子群算法
Keywords
mining subsidence
thick loose layer
probabilistic integral method
parameter inversion
divisional segment forecast
particle swarm algorithm
分类号
TD325 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
基于CWT-HHT的玉米叶片铜离子污染信息探测
3
作者
郭辉
石海
张全旺
机构
安徽理工大学空间信息与测绘
工程
学院
安徽理工大学
矿山环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心
出处
《农业环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2183-2189,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41271436)
矿山环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心开放基金项目(KSXTJC202202)。
文摘
为了准确探测农作物在不同浓度重金属污染下叶片光谱间微弱的畸变信息,本研究通过设置不同浓度铜离子(Cu2+)胁迫下的玉米盆栽实验,在采集了不同梯度下玉米叶片光谱并测定同期叶片Cu2+含量的基础上,采用连续小波变换(CWT)结合希尔伯特-黄变换(HHT)的方法,构建CWT-HHT算法以探测玉米叶片光谱重金属污染信息,同时与红边位置(REP)、红边归一化指数(NDVI705)和红边植被胁迫指数(RVSI)等常规的植被指数监测方法进行对比分析。结果表明:基于CWT-HHT探测方法提取的瞬时能量峰值呈现先升高、后降低的趋势,与玉米叶片Cu2+含量变化趋势一致。而且通过与植被指数监测农作物重金属污染的方法对比,证明CWT-HHT探测结果最优,表明CWT-HHT方法在玉米叶片重金属Cu2+污染信息探测方面具有可行性。
关键词
连续小波变换
希尔伯特-黄变换
铜污染胁迫
玉米叶片
Keywords
continuous wavelet transform
Hilbert-Huang transform
copper pollution stress
corn leave
分类号
S513 [农业科学—作物学]
X835 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合SBAS-InSAR与CS-SVM的矿区地表残余沉降预测模型
刘增波
徐良骥
张坤
刘潇鹏
曹宗友
徐阳
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024
3
在线阅读
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职称材料
2
一种基于分段加权赋参的厚松散层矿区沉陷预计方法
孙志豪
徐良骥
刘潇鹏
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于CWT-HHT的玉米叶片铜离子污染信息探测
郭辉
石海
张全旺
《农业环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
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