中的应用研究测绘通报，卢献健，晏红波，梁月吉，行，同时有基于空天地体化协同监测预警的技术手段被应用。本文以非等间隔灰色模型与神经网络模型为单模型基础，开展了组合预测实践研究。结果表明组合预测较单模型预测在模型精度与预测结果上均有增益，是对采煤沉陷变形单模型预测的有效补充。参考文献黄声享，尹晖，蒋征变形监测探讨采煤沉陷变形预测与最优权组合预测法的有机融合非线性科学论文据实际情况去改进，简单的灰色系统模型并不能适用于复杂的变形预测，本文采用改进传统灰色系统的非等间隔灰色预测模型，虽然满足了本次研究的地表沉陷变形预测，但在地表下沉剧烈阶段预测结果明显偏离实测值较大如图所示，今后应继续就灰色系统模型进行持续改进，探寻具有更好适用性的合预测结果中提供更多的贡献值，在两种单模型中预测精度相对更高些。由图可以看出，组合预测模型预测监测点下沉曲线更逼近实测下沉曲线，明显优于非等间隔灰色系统预测结果和神经网络预测结果。图点神经网络预测与实测对比最优权组合预测结果个监测点的值与值分别为基于组合预测模型的第期地表沉陷变形预测值。为了获得最优组合预测结果，最优加权系数应使达到最小。由图可以看出，神经网络模型整体预测效果较好，但在地表下沉趋于平缓阶段预测结果明显偏离实测值较大，今后应对此模型继续改进，并开展更多矿区地表沉降预测的训练，形组合预测模型的建立方法很多，有简单的等权组合法，也有复杂的变权组合法，还有非线性组合法，对现有研究结果的分析基础上本文选择最优加权法来建立基于非等间隔灰色系统预测模型与神经网络预测模型的采煤地表沉陷变形最优权组合预测模型。原理如下假设采煤地表沉陷变形预测有。数据与方法数据源煤矿位于陕西北部，为了掌握矿区采煤后地表沉降的趋势，该矿在矿区内沿采煤工作面共布设条地表沉降监测线，每条监测线设置个监测点。在工作面外围设置工作基点个，按煤矿测量规程监测点采用间隔布设，基点采用间隔布设。对工作面上方地表沉降监测线开展了期沉工作基点个，按煤矿测量规程监测点采用间隔布设，基点采用间隔布设。对工作面上方地表沉降监测线开展了期沉降观测。将各期观测值均与首次观测值进行对比，获得了期地表沉降值，本文以这期地表沉降值为实测数据开展预测研究。最优组合预测模型本次研究中所采用单模型分别为非等间隔测有种预测方法，分别为，并假设为第期地表变形观测实测值其中为第个单预测模型对第期地表沉陷变形的预测值为第个单预测模型对第期地表沉陷变形预测的权重。满足且由此得到基于种预测方法的组合预测模型为式中其中，神经网络预测模型的权值为，明显大于非等间隔灰色系统预测模型的权值，表明其在组合预测结果中提供更多的贡献值，在两种单模型中预测精度相对更高些。由图可以看出，组合预测模型预测监测点下沉曲线更逼近实测下沉曲线，明显优于非等间隔灰色系统预测结果和神经网络预测探讨采煤沉陷变形预测与最优权组合预测法的有机融合非线性科学论文降观测。将各期观测值均与首次观测值进行对比，获得了期地表沉降值，本文以这期地表沉降值为实测数据开展预测研究。最优组合预测模型本次研究中所采用单模型分别为非等间隔灰色系统预测模型和神经网络预测模型。探讨采煤沉陷变形预测与最优权组合预测法的有机融合非线性科学论文计算。基于节所述原理计算参与组合预测的两种单模型权重系数分别为。最后将两种模型的预测结果按照最优加权法进行组合，并分别计算了各点预测结果的值与值，进行了精度评价。以监测线中和号监测点为例，对其种模型的预测值与实测值进行对比，结果分别如图图图和图所示型，虽然满足了本次研究的地表沉陷变形预测，但在地表下沉剧烈阶段预测结果明显偏离实测值较大如图所示，今后应继续就灰色系统模型进行持续改进，探寻具有更好适用性的采煤地表沉陷变形灰色系统预测模型。由图可以看出，神经网络模型整体预测效果较好，但在地表下沉趋于平缓阶段预色系统预测模型和神经网络预测模型。探讨采煤沉陷变形预测与最优权组合预测法的有机融合非线性科学论文。图总体技术路线结果与评价基于文献，的原理，分别开发了基于的两种单预测模型和最优权组合预测模型的计算程序，并对数据源中的监测点分别进行了沉降变形预测，为基于组合预测模型的第期地表沉陷变形预测值。为了获得最优组合预测结果，最优加权系数应使达到最小。数据与方法数据源煤矿位于陕西北部，为了掌握矿区采煤后地表沉降的趋势，该矿在矿区内沿采煤工作面共布设条地表沉降监测线，每条监测线设置个监测点。在工作面外围设置果。组合预测模型的建立方法很多，有简单的等权组合法，也有复杂的变权组合法，还有非线性组合法，对现有研究结果的分析基础上本文选择最优加权法来建立基于非等间隔灰色系统预测模型与神经网络预测模型的采煤地表沉陷变形最优权组合预测模型。原理如下假设采煤地表沉陷变形预测结果明显偏离实测值较大，今后应对此模型继续改进，并开展更多矿区地表沉降预测的训练，形成组合参数神经网络预测模型，以期适应更多的矿区开展地表沉降预测。本次研究中采用最优权组合预测模型的方法，确定了非等间隔灰色系统预测模型和神经网络预测模型的权重系数分别为。探讨采煤沉陷变形预测与最优权组合预测法的有机融合非线性科学论文统和神经网络模型预测精度高。图点组合预测与实测值对比种模型预测值与实测值对比图点种模型预测值与实测对比讨论灰色系统理论在实际应用中需要根据实际情况去改进，简单的灰色系统模型并不能适用于复杂的变形预测，本文采用改进传统灰色系统的非等间隔灰色预测模等各组合模型在高程拟合中的应用研究测绘通报，严剑锋，邓喀中基于网络与，组合模型的地面沉降预测合肥工业大学学报自然科学版，张建亮基于组合预测方法的煤矿开采沉陷预计模型研究矿山测量，王金涛，郭广礼，郭庆彪，等相关性的组合预测模型在开采沉陷中的应据处理武汉武汉大学出版社，鲍金杰，汪云甲灰色模型在矿区沉降预测中的应用工矿自动化，刘玮璞，谭志祥，邓喀中非等间隔灰色模型在矿区沉陷预测中的应用工矿自动化，贾林刚基于神经网络的地表沉降预测模型煤矿开采，李庆勇，姚冬青非等间隔，模型在矿山开采沉陷中的应采煤地表沉陷变形灰色系统预测模型。探讨采煤沉陷变形预测与最优权组合预测法的有机融合非线性科学论文。结语地下采矿所引起的地表变形是采煤区各类地质灾害的重要诱发因素，预测其变形趋势对防灾减灾至关重要，目前针对采煤区地表变形预测工作多采用开采沉陷预计和数值模拟预测进，。根据文献，最优权组合预测模型的精度为级，值显示组合预测模型较灰色系统和神经网络模型预测精度高。图点组合预测与实测值对比种模型预测值与实测值对比图点种模型预测值与实测对比讨论灰色系统理论在实际应用中需要根成组合参数神经网络预测模型，以期适应更多的矿区开展地表沉降预测。本次研究中采用最优权组合预测模型的方法，确定了非等间隔灰色系统预测模型和神经网络预测模型的权重系数分别为。其中，神经网络预测模型的权值为，明显大于非等间隔灰色系统预测模型的权值，表明其在组有种预测方法，分别为，并假设为第期地表变形观测实测值其中为第个单预测模型对第期地表沉陷变形的预测值为第个单预测模型对第期地表沉陷变形预测的权重。满足且由此得到基于种预测方法的组合预测模型为式中，