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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
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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。 展开更多
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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一种基于分段加权赋参的厚松散层矿区沉陷预计方法
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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。 展开更多
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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基于CWT-HHT的玉米叶片铜离子污染信息探测
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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。 展开更多
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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