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基于回归分析及卡尔曼滤波的闽赣断裂带垂直形变预测
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作者 邓健 张静 林志彬 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期150-157,共8页
断裂带的活动性与地震活动有着密切的关系,断裂带垂直形变监测对捕捉地震前兆异常情况、预测地震危险性均有着非常重要的作用。基于闽赣断裂带5年跨断层水准观测数据,首先,通过拟合残差、F检验置信度水平综合判断各监测场地的多项式拟... 断裂带的活动性与地震活动有着密切的关系,断裂带垂直形变监测对捕捉地震前兆异常情况、预测地震危险性均有着非常重要的作用。基于闽赣断裂带5年跨断层水准观测数据,首先,通过拟合残差、F检验置信度水平综合判断各监测场地的多项式拟合阶数,构建了拟合效果较优的多项式回归模型;其次,引入卡尔曼滤波理论,分析并确定滤波先验信息,建立了垂直形变的卡尔曼滤波模型;最后,基于建立的两种模型对闽赣断裂带垂直形变进行预测分析。结果表明:当测段高差前后两期出现较大波动时,多项式回归模型预测精度略高于卡尔曼滤波模型;反之,监测场地测段高差变化较为平缓时,采用卡尔曼滤波模型预测精度优于1mm,在实际应用中,可以综合应用两种模型进行垂直形变预测,以提高预测效果。 展开更多
关键词 形变预测 回归分析 卡尔曼滤波 断裂带 多项式拟合
基于改进多种群遗传算法的尾矿坝形变预测 预览
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作者 李丰旭 杜宁 +2 位作者 王莉 裴书玉 钟阳 《工业安全与环保》 2019年第6期29-33,共5页
针对遗传神经网络(GA-BP)建立的尾矿坝形变预测模型易出现早熟现象、预测结果不稳定、容易陷入局部最优值的不足,引入一种具有混沌局部搜索的多种群自适应遗传算法。该算法以双种群寻优为基础,改进了遗传参数的计算方式,分别以种群进化... 针对遗传神经网络(GA-BP)建立的尾矿坝形变预测模型易出现早熟现象、预测结果不稳定、容易陷入局部最优值的不足,引入一种具有混沌局部搜索的多种群自适应遗传算法。该算法以双种群寻优为基础,改进了遗传参数的计算方式,分别以种群进化中染色体适应度值的集中程度和空间距离的分布作为自适应交叉率、变异率的计算依据应用于不同种群中,提高了种群的多样性和遗传算法全局搜索的能力;同时引入混沌局部搜索技术(CLS),完善了遗传算法局部搜索能力的不足。采用改进的遗传神经网络模型对贵州省白岩尾矿坝三维变形数据进行预测,并与传统的GA-BP和AGA-BP模型预测结果进行比较。结果表明:改进后的模型预测精度更高,结果更加稳定,具有良好的预测效果。 展开更多
关键词 遗传算法 BP神经网络 自适应策略 混沌局部搜索 形变预测
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灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的应用 预览
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作者 邓洪高 姚鹏远 +2 位作者 孙希延 纪元法 严素清 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第13期50-55,共6页
为解决陈旧信息和波动性数据造成的传统灰色Verhulst模型预测精度较低的问题,提出一种利用滑动窗口和马尔科夫模型对原始灰色Verhulst模型改进的方法。通过长度可变的滑动窗口来实现数据的动态更新,使得灰色Verhulst动态模型的预测值更... 为解决陈旧信息和波动性数据造成的传统灰色Verhulst模型预测精度较低的问题,提出一种利用滑动窗口和马尔科夫模型对原始灰色Verhulst模型改进的方法。通过长度可变的滑动窗口来实现数据的动态更新,使得灰色Verhulst动态模型的预测值更加接近最新的变化趋势。之后利用马尔科夫模型对得到的灰色Verhulst动态模型预测值进行修正,提高了模型的预测精度。实验结果表明,灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的预测平均相对误差相比于传统的灰色Verhulst模型降低了69.6%,均方根差比降低了0.39,小误差概率提高了0.1667。对于波动性较大的滑坡监测数据,灰色马尔科夫Verhulst动态模型预测精度优于传统灰色Verhulst模型。 展开更多
关键词 灰色VERHULST模型 马尔科夫模型 滑动窗口 滑坡 形变预测
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基于回归预测的肺4D-CT多相位配准 预览
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作者 刘月亮 房诗婷 张煜 《中国生物医学工程学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期513-519,共7页
针对由于灰度不均和局部形变较大引起的肺4D-CT图像配准精度不足问题,提出基于回归的逐块预测初始形变的方法。新方法的核心思想是:配准一幅浮动图像至参考图像时,利用与浮动图像相对应的不同相位的图像信息进行形变场预测。首先,利用... 针对由于灰度不均和局部形变较大引起的肺4D-CT图像配准精度不足问题,提出基于回归的逐块预测初始形变的方法。新方法的核心思想是:配准一幅浮动图像至参考图像时,利用与浮动图像相对应的不同相位的图像信息进行形变场预测。首先,利用已有配准算法配准不同相位的图像至参考图像,得到各图像对应的形变场;再将图像和对应形变场分块作为训练集,利用多维支持向量回归机建立回归模型;将浮动图像分块输入回归模型中,预测出初始形变场,从而得到中间图像,并最终细化配准中间图像与参考图像。采用由德克萨斯安德森肿瘤中心DIR实验室采集并公开的数据集,评价所提出的算法。实验量化评价结果表明,与传统的Active Demons算法、Spectral Log-Demons算法相比,图像的均方误差平方和显著降低(Active Demons算法49.34±23.92,Spectral LogDemons算法31.81±15.09,所提出算法18.97±5.75,P〈0.05),相关系数显著提高(Active Demons算法0.952±0.022,Spectral Log-Demons算法0.967±0.015,所提出算法0.980±0.006,P〈0.05)。同时,视觉评价结果显示,所提出算法能够获得更准确的配准图像。 展开更多
关键词 肺4D-CT 图像配准 形变预测 多维支持向量回归机
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基于卡尔曼滤波的PS-InSAR地表形变预测方法 预览
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作者 刘星 吕孝雷 《中国科学院大学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期743-750,共8页
PS-In SAR是用于监测大范围地表形变的微波遥感技术,可提供精确地表形变信息,但该技术无法对形变趋势进行预测。现有形变预测方法只能预测少数监测点的形变,不适用于大面积预测。针对这些问题,提出一种基于卡尔曼滤波的PS-In SAR地表形... PS-In SAR是用于监测大范围地表形变的微波遥感技术,可提供精确地表形变信息,但该技术无法对形变趋势进行预测。现有形变预测方法只能预测少数监测点的形变,不适用于大面积预测。针对这些问题,提出一种基于卡尔曼滤波的PS-In SAR地表形变预测方法。结合PS-In SAR方法的技术流程,从理论上推导设计卡尔曼滤波器,通过真实的多时相SAR数据对该方法进行验证。实验结果表明,该算法可充分利用PS-In SAR形变监测信息,有效预测大面积观测区域的形变趋势。 展开更多
关键词 永久散射体技术 卡尔曼滤波 形变预测 数据处理
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基于灰色神经网络的边坡形变预测研究 预览
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作者 曹望成 刘志宇 马宝英 《智富时代》 2015年第3X期125-,127共2页
利用智能方法对边坡形变进行预测,进而对矿区安全进行评估近年来成为研究的热点。针对边坡形变数据小样本、贫信息、高非线性等特点,本文将灰色理论与神经网络方法相结合构建灰色神经网络,充分利用灰色模型处理小样本和神经网络处理非... 利用智能方法对边坡形变进行预测,进而对矿区安全进行评估近年来成为研究的热点。针对边坡形变数据小样本、贫信息、高非线性等特点,本文将灰色理论与神经网络方法相结合构建灰色神经网络,充分利用灰色模型处理小样本和神经网络处理非线性的能力,对矿区边坡形变进行预测。实验分析表明,利用灰色神经网络进行形变预测是正确有效的,预测精度取得了较好的效果。 展开更多
关键词 灰色模型 神经网络 形变预测
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基于灰色GM(1,1)的优化模型预测大坝形变 预览 被引量:1
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作者 李伟 杨兆臣 张遇 《全球定位系统》 2014年第3期67-70,73共5页
以往的灰色GM (1,1)优化模型往往忽略了灰度模型随时间变化的灰色量和灰色过程这一重点,其中的灰色作用量是时间的线性函数,传统的模型把其看为不变常数,而对时间的精度影响没做深层次的考虑,建模时较少的考虑时间相关度和灰作... 以往的灰色GM (1,1)优化模型往往忽略了灰度模型随时间变化的灰色量和灰色过程这一重点,其中的灰色作用量是时间的线性函数,传统的模型把其看为不变常数,而对时间的精度影响没做深层次的考虑,建模时较少的考虑时间相关度和灰作用量的影响,势必会影响预测精度,造成模型效果欠佳,故本文尝试对这两个因素分别建立优化GM (1,1)模型,即引入基于时间的加权R-GM (1,1)模型和用灰作用量b1+ b2 k替代b的K-GM (1,1)模型,并对实例数据进行分析,取得了较好的拟合与预测能力。 展开更多
关键词 灰度模型 形变预测 R-GM(1 1)模型 K-GM(1 1)模型
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灰色系统残差预测模型软件的研制与应用 预览 被引量:3
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作者 鄢子平 张庆涛 +1 位作者 李振洪 丁学智 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2013年第4期117-119,141共4页
基于灰色系统GM(1,1)残差模型编制了GMRCFS预测软件,并对隔河岩大坝1998-06—10—11—28日5个GPS监测点的形变进行了预测。结果表明,GM(1,1)残差模型具有较高的预测精度,合理选取预测步长可达到大坝形变预测的要求。
关键词 灰色系统 GM(1 1)模型 残差 形变预测 大坝形变
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径向基神经网络的大桥形变预测 被引量:6
9
作者 黄国斌 田林亚 赵小飞 《辽宁工程技术大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2013年第8期1103-1106,共4页
为解决由于材料老化、疲劳效应、荷载作用和环境变化等多种因素造成的大桥基础及上部结构形变影响,必须对大桥形变及其影响因素进行监测.针对大桥形变影响因素复杂多变的特点,采用径向基神经网络形变预测模型,推导了网络参数的改进算法... 为解决由于材料老化、疲劳效应、荷载作用和环境变化等多种因素造成的大桥基础及上部结构形变影响,必须对大桥形变及其影响因素进行监测.针对大桥形变影响因素复杂多变的特点,采用径向基神经网络形变预测模型,推导了网络参数的改进算法,利用大桥实际监测数据,建立了径向基网络形变预测模型.研究结果表明:该方法在水平方向和垂直方向均能够达到4 mm以内的形变预测精度,能够为大桥的安全运行提供保障. 展开更多
关键词 大桥形变监测 径向基神经网络 聚类分析 形变预测 网络参数 中心向量 规划因子 连接权
低刚度铣削工艺系统的弹性铣削力建模方法 预览 被引量:3
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作者 戚厚军 张大卫 +1 位作者 蔡玉俊 沈煜 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期 143-148,共6页
为了提高高速加工过程中薄壁结构件的加工精度,针对低刚度工艺系统的形变特点,建立了低刚度铣削工艺系统的弹性铣削力模型.该模型中基于弯扭剪耦合弹性力学理论,推导出了工件弹性铣削形变的解析式;并考虑到工件和铣刀的弹性形变共同引... 为了提高高速加工过程中薄壁结构件的加工精度,针对低刚度工艺系统的形变特点,建立了低刚度铣削工艺系统的弹性铣削力模型.该模型中基于弯扭剪耦合弹性力学理论,推导出了工件弹性铣削形变的解析式;并考虑到工件和铣刀的弹性形变共同引起铣削啮合角的变化,推导出啮合角的表达式.通过铣削力和铣削变形仿真以及铣削试验验证得知:铣削力与工件的铣削形变密切相关,工件的法向铣削分力是引起工件形变的主要因素.最后,经铣削力试验验证了实测结果和仿真结果具有较好的一致性. 展开更多
关键词 弹性铣削力 低刚度工件 形变预测 弯扭耦合 铣削加工
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基于主成分分析的BP神经网络模型的形变预测方法 预览 被引量:2
11
作者 陈春花 陈兴权 朱超 《海洋测绘》 2010年第1期 47-49,共3页
主成分分析可以提取形变主要信息,BP神经网络具有很强的预测功能,提出将两者相结合用于形变监测数据处理。通过MATLAB编程实现了该算法,并用实测数据进行验证,证明此方法能够提高预测数据的精度和可靠性。结果表明:与其他方法相比... 主成分分析可以提取形变主要信息,BP神经网络具有很强的预测功能,提出将两者相结合用于形变监测数据处理。通过MATLAB编程实现了该算法,并用实测数据进行验证,证明此方法能够提高预测数据的精度和可靠性。结果表明:与其他方法相比,基于主成分分析的改进BP神经网络能取得更好的预测效果。 展开更多
关键词 形变预测 主成分分析 BP神经网络
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BP网络最佳维数建模法在变形时序预测中的应用 预览 被引量:4
12
作者 彭祥国 王坚 孙丽红 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2009年第6期 113-117,共5页
针对BP网络在处理单一时序变形数据时,网络输入节点数目难以确定的不足,提出利用G—P算法计算单时序变形数据的关联维数,把饱和关联维数Dh所对应的嵌入维数m作为最佳建模维数,并借助重构理论进行相空间重构,得到等价的相空间,为B... 针对BP网络在处理单一时序变形数据时,网络输入节点数目难以确定的不足,提出利用G—P算法计算单时序变形数据的关联维数,把饱和关联维数Dh所对应的嵌入维数m作为最佳建模维数,并借助重构理论进行相空间重构,得到等价的相空间,为BP网络提供合理的输入。理论上该模型既能考虑到影响变形时间序列的动力因子,又能解决网络的输入节点数难以确定的问题。实验证实,该模型应用于变形预测中能取得精度较高的预测结果。 展开更多
关键词 BP网络 最佳维数 G—P算法 相空间重构 形变预测
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无偏扩展灰色模型及其在高边坡形变预测中的应用 预览 被引量:3
13
作者 刘志平 何秀凤 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2008年第1期 41-44,共4页
推导基于原序列和一阶生成序列的扩展GM(1,M)模型无偏解法,并给出灰色模型的最大预测时间尺度计算式。新建立的模型具有数值稳定、建模客观以及无偏性的特点。应用实例表明,对于小湾水电站高边坡工程,无偏扩展GM(1,M)预测精度... 推导基于原序列和一阶生成序列的扩展GM(1,M)模型无偏解法,并给出灰色模型的最大预测时间尺度计算式。新建立的模型具有数值稳定、建模客观以及无偏性的特点。应用实例表明,对于小湾水电站高边坡工程,无偏扩展GM(1,M)预测精度及可靠性均优于无偏GM(1,1)和扩展GM(1,M)。 展开更多
关键词 灰色模型 无偏扩展 累加生成 高边坡 形变预测
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基于EMD和RBF神经网络的大坝形变预测
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作者 刘思敏 徐景田 鞠博晓 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第8期88-91,95,共5页
利用长期观测数据结合预测模型对大坝的形变趋势进行估计评价是大坝结构安全监测的必要内容。本文综合利用EMD和RBF神经网络,研究大坝变形时间序列中非线性周期信号变化的内在规律,使用西龙池L022号站4000期数据作为训练样本,对后续80... 利用长期观测数据结合预测模型对大坝的形变趋势进行估计评价是大坝结构安全监测的必要内容。本文综合利用EMD和RBF神经网络,研究大坝变形时间序列中非线性周期信号变化的内在规律,使用西龙池L022号站4000期数据作为训练样本,对后续80期数据进行预测,并通过对预测结果与实测变形差值的统计分析评价本文方法的预测水平。结果表明,N、E、U 3个方向的RMSE分别为0.878 6、0.360 4和2.235 mm。与BP进行对比,RBF预测效果更好,受数据精度影响较小,MAE、RMSE较BP分别最高可提高63%、57%,且本文方法计算效率高,泛化能力强。 展开更多
关键词 GNSS自动化监测系统 经验模态分解(EMD) RBF神经网络 大坝形变预测
徐州台昆仑山8.1级地震形变综合预测报告 预览
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作者 拾礼勤 《地壳构造与地壳应力》 2002年第1期 34-37,共4页
关键词 昆仑山 地震 徐州地震台 体应变仪 水管倾斜仪 形变综合预测报告
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