国家自然科学基金(50604009)
- 作品数：27 被引量：152H指数：7
- 相关作者：杨帆谢洋洋王小兵邵阳谢佳君更多>>
- 相关机构：辽宁工程技术大学中国矿业大学（北京）天津华北地质勘查局更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省高校创新团队支持计划辽宁省“百千万人才工程”资助项目更多>>
- 相关领域：天文地球建筑科学矿业工程自动化与计算机技术更多>>
- 数码相机及T3经纬仪在相似材料模拟中的应用被引量：2
- 2010年
- 为了实现高效、高精度地获取相似材料模拟实验中待测点的瞬间数据,采用高分辨率数码相机联合T3经纬仪的方式。通过在模型框架上布置像控点,采用经纬仪空间前方交会法获取控制点坐标,在GIS专业软件ArcGIS下用控制点坐标纠正数码相机获取的模型照片,从而直接采集模型中待测点的坐标数据。通过工程实例验证,该方法较传统方法快捷、简便和精确。
- 杨帆孔小勇程光冉江浩杨文拓
- 关键词：数码相机空间前方交会相似材料模拟实验
- 基于小波神经网络的边坡预报模型研究被引量：2
- 2009年
- 边坡变形具有复杂性、随机性、不确定性、地域性、时效性等的特性,对边坡进行精确的预报一直是一个难题。针对此问题,本文建立了基于小波分析的神经网络预报模型来对边坡变形进行研究,结果表明小波神经网络预测模型具有更灵活有效的函数逼近能力,预报的精度高,并通过实例验证了小波神经网络预测模型的高精度性。
- 秦真珍杨帆徐佳
- 关键词：边坡变形小波分析小波神经网络
- 基于模糊聚类的开采沉陷参数预计模型被引量：1
- 2019年
- 针对由于岩移观测数据资料缺失或不准确而导致开采沉陷预计参数求取不精确的问题,本文提出一种基于模糊聚类的开采沉陷参数预计模型。首先,根据相似第三定理对地矿特征进行了分析简化;其次,利用方程分析法、量纲分析法进行特征提取,得到特征方程;然后,对原有模糊聚类方法进行改进,得到基于竞争合并策略的IWFCM_CCS算法的模糊聚类方法;最后,对岩移观测数据进行模糊聚类分析,得出观测站数据的隶属度矩阵和聚类中心,建立了基于隶属度权重的回归模型。通过与矿区实测数据和模型预计结果的对比分析,验证了所提参数预计模型的准确性和可行性。该模型减小了观测数据导致的预计参数求取误差,可为以后的预计参数求取提供参考。
- 杨帆徐猛谢佳君
- 关键词：开采沉陷预计特征提取聚类分析
- 基于时间序列分析的露天矿边坡沉降预测模型被引量：8
- 2017年
- 结合小波分析在数据处理方面的优势,采用小波包去噪对露天矿边坡沉降数据进行去噪处理,再结合时间序列分析理论建立小波包-时间序列预测模型,从而对露天矿边坡进行变形分析预测。通过实验数据对比分析,结合小波包去噪与时间序列分析理论模型对露天矿边坡沉降数据进行预测,预测精度较高,能够对矿区边坡的沉降进行预测。
- 赵利民高昂齐永波郭正一
- 关键词：时间序列沉降监测边坡
- 遗传小波神经网络的GPS高程拟合模型被引量：8
- 2017年
- 针对小波神经网络模型参数优化方法的局限性,提出基于遗传小波神经网络的GPS高程拟合模型。该算法在小波神经网络GPS高程拟合模型的基础上,采用遗传算法优化小波神经网络的权值与阈值,获取小波神经网络的最优参数建立模型。通过实验分析表明:该模型拟合精度要优于二次曲面拟合、小波神经网络与BP神经网络模型,避免了小波神经网络参数选择的随机性,有效提高了拟合的精度。
- 杨帆于奇
- 关键词：GPS高程拟合小波神经网络遗传算法
- 急倾斜煤层采动覆岩变形机理的三维数值模拟研究
- 针对急倾斜煤层开采引起覆岩移动与变形的复杂性,采用ANSYS数值模拟软件对急倾斜煤层采动覆岩的变形机理进行了三维数值模拟,得到不同层位岩层的水平移动和下沉的等值线图,并通过ANSYS数值模拟软件的透视图后处理功能来研究模...
- 杨帆俞昶兴
- 关键词：急倾斜煤层岩层移动三维数值模拟
- 文献传递
- 小波去噪的灰色最小二乘支持向量机变形预测被引量：7
- 2017年
- 针对变形监测数据的随机性和非平稳性,以及单一预测模型的不足,该文提出了基于小波去噪的灰色最小二乘支持向量机变形预测模型。采用小波去噪对原始数据进行降噪处理,减弱数据随机扰动的影响,建立灰色最小二乘支持向量机模型,并采用粒子群算法寻找最优参数。通过大坝位移监测数据实例对模型进行验证,并与灰色模型、最小二乘支持向量机以及灰色最小二乘支持向量机进行对比分析。实验结果证明,该模型预测精度更高、稳定性更强。
- 杨帆谢洋洋邵阳
- 关键词：小波去噪最小二乘支持向量机粒子群算法
- 基于GA-BP算法的大坝边坡变形预测模型被引量：13
- 2010年
- 针对大坝安全预测采用传统的统计模型、确定性模型和混合模型存在的不足,应用遗传算法(GA)与基于误差反向传播算法(BP)相结合,构成GA-BP混合遗传算法,建立大坝边坡变形预测的遗传优化神经网络模型(GA-BP模型)。该模型利用神经网络的非线性映射能力、网络推理和预测功能及遗传算法的全局优化特征,克服BP算法易限入局部最小问题。通过该模型对某大坝的实际观测数据进行预测,表明GA-BP模型的预测具有精度高、收敛速度快的优点,在大坝的预测方面具有应用价值。
- 秦真珍杨帆黄胜林徐佳
- 关键词：大坝变形预测BP神经网络遗传算法
- 基于Kalman滤波的高耸建筑物沉降预测模型研究被引量：5
- 2015年
- 为了提高高耸建筑物沉降监测数据的可信性与实时预测的准确性,利用小波分析与Kalman滤波在数据处理方面的优势,采用小波分析先对沉降数据进行去噪,并采用Kalman滤波理论进行预测。通过实验数据的对比分析,结合小波去噪分析与Kalman滤波理论对原始沉降变形量进行沉降预测,能克服只使用单一Kalman滤波方法进行沉降预测中噪声处理的不足,验证了小波分析及结合Kalman滤波理论进行沉降预测的可行性,且预测精度比较高。
- 杨帆赵利民郭正一
- 关键词：小波分析小波去噪KALMAN滤波沉降预测
- 基于LSSVM的区域卫星高程拟合模型被引量：3
- 2017年
- 针对传统GPS高程拟合方法模型单一、计算复杂等问题,提出一种GPS高程拟合算法:采用灰色最小二乘支持向量机高程转换模型,同时采用粒子群算法寻找模型最优参数;并与其他模型对比。实验结果表明,提出的GPS高程拟合算法能够在很大程度上提高利用少量样本数据拟合模型的稳定性与预测精度,使高程拟合更加可靠。
- 杨帆谢洋洋
- 关键词：粒子群算法GPS高程拟合
