基于分段Knothe时间函数的开采沉陷预计模型优化及应用

淮南矿区煤层埋深达800~1200 m,开采影响传播时间长,在使用原始分段Knothe时间函数模型预计该地区地表沉陷动态过程时,存在的不足为:预计的地表沉陷无启动阶段,下沉速度达到最大时对应的地表沉陷值并不等于最大下沉值的1/2,时间因素影响系数(c)以及地面点最大下沉速度对应的时刻(τ)无法实现自适应取值。通过理论研究以及资料分析,应用地表沉陷启动时间t_(0)以及修正模型对Knothe时间函数模型进行优化,并结合淮南矿区地质特征以及概率积分模型相关理论构建了c、τ求解模型,提出了适合淮南厚冲积层矿区的分段Knothe时间函数优化模型。以淮南某矿1613(3)工作面为例,采用所提优化Knothe时间函数模型、原始分段Knothe时间函数模型、分段Knothe时间函数模型分别进行了地表沉陷预测。结果表明:以地表点的实测值作为参考,所提出的优化模型在预计地表形变时,预计标准差为295.8 mm,总体精度较原始分段Knothe时间函数提高了49%,较分段Knothe时间函数提高了53%,证明了所提优化模型的优异性。

优化分段Knothe时间函数求参方法

针对优化分段Knothe时间函数的参数求取问题,给出了2种求参方法:(1)以本矿区,或地质、采矿条件相似矿区的地表监测资料为基础,提出了"反算时间函数对比求参法",给出了详细的参数求取流程,该法直观、易操作,且具有通用性,可用于其他时间函数的参数求取;(2)以采空区达到充分采动尺寸时的地表沉陷规律,及相应概率积分参数为基础,推导了时间参数的"直接计算法"公式,该方法参数意义明确,求参过程简便,能直接应用于编程计算。预计实践表明,采用本文方法求参,动态预测最大相对误差可控制在9%以内,随着开采时间的增加,动态预测精度将会逐渐提高,最终维持在5%左右;根据统计,地表最大下沉值预测相对误差则可维持在6%左右。应用实践证明了论文所给出的求参方法的实用性与可靠性。

开采沉陷动态预计的分段Knothe时间函数模型优化

针对分段Knothe时间函数在理论上存在的不足,为了扩展其应用范围,改善其在地表动态下沉预计时的精度,通过理论分析和对比研究,对该时间函数存在的理论缺陷进行了深入探讨,并针对存在的问题提出了相应的改进方法,进而构建了一种新的、适用范围更广、预测精度更高的分段Knothe时间函数模型。研究结果表明:该模型的构建解决了原时间函数在分段点处函数值与理论值不一致的问题以及原时间函数值最终不能收敛于1的问题;新的函数模型在应用上也摆脱了原模型对预计参数选取的某些特殊限制,扩展了利用该模型在不同地质采矿条件下进行动态预计的适用性。通过对实测数据的对比预测,证明采用该时间函数模型进行预测的精度比采用原时间函数进行预测的精度有所提高,并且地表下沉的终态预计值在达到最大下沉值后不会再随着下沉时间的增加而改变。

基于改进Knothe时间函数的地表动态移动变形预测模型研究

目的为进一步探究地表动态移动变形特征,加深认识矿山开采沉陷基本规律,更好地服务于矿山安全绿色生产,方法针对原Knothe时间函数模型表达地表下沉及其速度变化规律的缺陷,基于矿山开采过程中地表下沉盆地动态形成机理,分析时间函数参数c对地表下沉量、下沉速度和下沉加速度影响规律;以地表下沉速度达到最大值时刻,将地表动态移动变形分为两个阶段,进一步改进Knothe时间函数模型,在此基础上,建立地表动态下沉、倾斜、曲率移动变形预测模型,并以某矿2201开采工作面为例,进行地表动态移动变形预测和精度分析。结果结果表明:改进后的Knothe时间函数形态与矿山开采沉陷地表动态移动变形一致,可以较好地描述采动地表“稳定→变化→稳定”全过程动态演化特征;参数c是该函数模型的重要参数,与覆岩力学性质、开采条件和开采速度等地质采矿条件有关,对描述地表动态移动变形量较敏感,随着参数c增大,地表下沉量和下沉速度显著增大;运用改进的Knothe地表动态移动变形预测模型计算,得到的地表下沉量误差为厘米级精度,倾斜值误差在5 mm/m以内,曲率误差在0.7 mm/m2以内,其相对误差均在6.0%以内,预测结果与实测结果较吻合。结论提出的预测模型具有一定可靠性与实用性,可较准确分析地表动态移动变形全过程的规律,从而为“三下”采煤及保护煤柱留设提供参考。

基于Knothe时间函数和InSAR的煤矿区动态沉陷预计研究

以钱营孜矿区的3212工作面为研究对象,采用基于Knothe时间函数的动态沉陷预计模型进行开采沉陷动态预计。计算了不同时间、不同位置的点的动态下沉值,分别与水准测量成果和D-InSAR监测结果进行了对比分析。实验表明,基于Knothe时间函数的动态沉陷预计模型所得到的结果符合开采沉陷导致的地表沉陷规律;其结果与水准测量成果和D-InSAR监测结果吻合;最大误差不超过0.2m,能够满足动态预计的要求。

基于分段Knothe函数的采空区埋地管道动态力学特性研究

针对穿越采空区埋地管道的动态力学预测问题,本文在概率积分法基础上将煤矿开采距离定义为开采时间与开采速度的乘积,采用分段Knothe函数模型并使用叠加原理,建立了在管-土协同变形期间水平煤层及缓倾斜煤层下埋地管道的动态下沉模型;在此基础上,运用弹性地基梁模型求解管道的挠度并结合分段Knothe函数建立了管道动态力学预测模型。结果表明:通过对比理论计算数据与实测数据可知,基于分段Knothe函数的预测方法能够比较真实地反映埋地管道的动态下沉位移及不断开采对埋地管道下沉变化的客观规律,且通过管道挠度方程能准确预测管道的动态力学行为。

红旗铁矿改进Knothe时间函数开采沉陷预计模型

针对Knothe时间函数模型对开采沉陷过程的预计结果与沉陷实际发生过程不完全符合的问题,分析了该模型的缺陷,提出了改进的Knothe时间函数开采沉陷预计模型。结合河北省武安市红旗铁矿6300综放工作面地表沉陷实测数据,构建了改进的Knothe时间函数开采沉陷预计模型,并进行了模型精度分析。研究表明:经过累计387 d观测,改进的Knothe时间函数开采沉陷预计模型的预计值与实测值的误差为0.2~73.6 mm,平均误差为35.2 mm,优于BP神经网络模型(误差为8.1~143 mm,平均为49.9 mm)、SVM模型(误差为0.7~105.1 mm,平均为35.8 mm)以及概率积分法模型(误差为18.2~180.5 mm,平均为102.6 mm),对于高精度预计该矿开采沉陷具有一定的作用。

Knothe时间函数及其在地表动态下沉过程中的应用

基于时间函数预计地表动态移动变形逐渐发展成了一种趋势。为此,详细介绍了原始Knothe时间函数和3种改进的Knothe时间函数,并讨论了这3种Knothe时间函数在地表动态下沉过程中的应用,最后给出了具体实例,结果表明:原始Knothe时间函数和3种改进的Knothe时间函数都有较高的精度,具有实践指导意义。

分段Knothe函数优化及其动态求参

为了解决分段Knothe函数在开采沉陷动态预计中时间影响系数c、地表最大下沉速度对应的下沉值Wv以及最大下沉速度对应时间点t均为固定值的问题,对分段Knothe函数中各参数进行了理论和试验分析。结合概率积分法理论知识,推导出以时间为自变量的3个参数的函数关系,并在此基础上对分段Knothe函数进行了优化,得到一种预测精度更高、更具推广性的分段Knothe函数。试验结果表明:优化的Knothe函数解决了优化前Knothe函数中c、t、Wv为固定值的缺陷,弥补了利用相似地质条件拟合出经验公式的不足。通过对比分析优化前后模型的预测结果,得出优化模型中t的预计结果保持在实测最大下沉速度时间范围内。优化后模型最大均方误差和相对中误差分别为0.116 m、3.8%,较优化前模型分别提高了65.1%、51.9%,进一步证实了该优化模型具备一定的实用性和可靠性。

改进的Knothe时间函数开采沉陷动态预计模型研究

针对Knothe时间函数描述开采沉陷中的地表动态下沉过程的不足,在原Knothe时间函数的基础上,增加了影响时间变化的幂指数参数和反映岩层移动非线性特征的参数,以淮南某矿1613 (1)工作面地表移动观测站实测数据进行模型验证。结果表明,该模型精度能够满足淮南矿区开采沉陷预计工作的需要,即基于改进的Knothe时间函数模型构建的岩层移动动态演化过程,能够更客观真实地反映岩层下沉量、下沉速度的客观变化规律。

曲线拟合与分段函数组合法在瓦斯抽采量预测中的研究与应用

为减少矿井煤与瓦斯突出、瓦斯爆炸等事故的发生,将井下瓦斯及时抽出是必要的,因此对瓦斯抽采量进行准确地预测愈发重要。在神经网络法、多元线性回归法等预测方法的基础上,根据瓦斯抽采量在时间效应下变化波动大的特性,提出了曲线拟合与分段函数组合法。此方法以瓦斯抽采量衰减为界将瓦斯抽采分为前、后2个阶段,根据实测数据作抽采纯量随时间变化曲线并对变化曲线进行拟合,根据拟合曲线列出预测瓦斯抽采量的计算公式,用于对抽采量进行预测。分别对九里山矿、古汉山矿进行后段抽采量预测与实际的比较,其中九里山矿得到后段预测值的最小相对误差为0.63%,最大相对误差为2.34%,古汉山矿得到后段预测值的最小相对误差为0.09%,最大相对误差为3.23%。表明曲线拟合与分段函数组合法对井下瓦斯抽采量预测是可行的,对井下瓦斯治理具有重要的意义。

分段Weibull时间函数开采沉陷动态预计研究

以地表点最大下沉速度时刻τ为分界点,将动态下沉过程分为前后近似对称的两个阶段,结合偏差改正、生长函数模型等手段消除理论误差,提出一种分段Weibull时间函数,建立了τ与地表点距开切眼距离x的回归方程,并对岩性参数c和k的确定方法进行了探讨,有效改进了Weibull时间函数在动态预计中存在的不足。以山西某矿3214工作面实测数据为依据,对单点及主断面的下沉值进行预测验证,并与Weibull、Knothe以及优化后的分段Knothe函数对比。分析发现,就单个点而言,分段Weibull时间函数的预测精度比上述函数分别提高了41.09%,51.03%,3.47%;对主断面而言,第一期相对误差最大,仅为5.25%.研究表明,分段Weibull时间函数具有一定的可靠性,能够用于沉陷区更高精度的动态预测。

工件加工时间为非线性分段函数的单机排序问题

讨论工件加工时间是开工时间非线性分段函数的单机排序问题,目标函数为极小化最大完工时间,总完工时间和加权总完工时间.对于目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题,给出了求解最优排序的多项式算法,对于目标函数为加权总完工时间的问题,给出了工件间的一致关系.

基于优化时间函数的走向主断面动态预计模型与算法

针对现有开采沉陷动态预计精度较低的问题,为了提高预计精度,使动态预计成果能够真正在指导矿区生产及采空区土地利用中发挥重要作用,笔者提出以静态预计概率积分模型为基础,采用优化后的分段Knothe时间函数,构建了走向主断面动态沉陷预计理论模型并设计了相应的计算机编程算法,该模型时间函数各参数意义明确,求取方便,不需借助其他监测数据。具体包括:研究确定了在任意给定的预计时刻各动态开采单元时间函数值的计算方法;结合各单元时间函数值,推导了不同开采速度下地表动态移动变形计算公式;给出了时间函数及地表移动的计算步骤和编程算法。采用笔者提出的模型及算法编制了预计程序,并将其应用到预计实践中。结果表明:当给定的预计时间足够长,动态下沉预计与静态预计结果相一致,并且在拐点偏移距处所对应的倾斜值达到了理论最大值,这与理论揭示完全吻合,这表明,采用该模型同样可以进行地表移动稳定后的静态预计,由于算法的差异,相比而言则需要花费更多的时间,但实现了动静态预计一体化的计算设想;另外,通过对官地煤矿29401工作面开采进行动态预计,并抽样对比、统计预计结果和实测数据,得出其走向主断面上点的动态预计相对精度在6%以内,证明了模型和算法的可靠性。

开采沉陷动态预计的正态分布时间函数模型研究

使用常用的Knothe时间函数进行煤炭开采所引起的地表动态下沉预计时,其反映的地表下沉速度和下沉加速度与地表实际下沉规律不相符,基于此,可引入一种新的时间函数—正态分布时间函数,对该时间函数值的变化范围和变化规律进行了详细对比,给出了正态分布时间函数用于地表动态预计时参数的确定方法,并利用该时间函数对某矿区地表下沉实测数据进行了对比预测。研究表明:正态分布时间函数的下沉速度和下沉加速度与地表动态下沉规律是相吻合的;当进行不同精度的动态预计时,合理选择函数的形态参数非常重要;在某些矿区,利用正态分布时间函数进行动态预计比使用双参数Knothe时间函数进行预计更符合地表移动的变化规律,预计结果也更为可靠。

基于改进型时间分段网络的视频异常检测

视频异常检测是计算机视觉领域的一个重要研究课题,广泛应用于道路监控、异常事件监测等方面。考虑到异常行为的外观、运动特征与正常行为存在明显差异,提出一种改进型时间分段网络,利用该网络学习视频中的外观和运动信息,从而对视频异常行为进行预测。为了提取更多的视频信息,将RGB图和RGB帧差图相融合作为输入,以提取RGB图中的外观信息并通过RGB帧差图获得更有效的运动特征。将卷积注意力机制模块加入到时间分段网络模型中,从空间和通道2个不同的维度学习注意力图,利用学习到的注意力权重区分异常和正常的视频片段,同时运用焦点损失函数降低大量简单负样本在训练过程中所占的权重,使得模型更专注于难分类的样本,从而解决视频异常检测中正负样本比例不平衡的问题。实验结果表明,改进型时间分段网络在UCF-Crime和CUHK Avenue数据集上的AUC值分别达到77.6%和83.3%,检测性能优于基准方法 TSN(RGB流)以及ISTL、3D-ConvAE等方法。

基于双曲正切函数约束的时间序列建模表示

针对传统的时间序列分段算法往往忽略时间序列的时间特性,导致分段结果不够精确,对此,提出基于双曲正切函数约束的时间序列建模表示算法。该算法在分段聚合近似的基础上引入双曲正切函数并且提出了移动增强因子的概念,在考虑时间影响的基础上抽取出各个子序列所含信息量的差异完成最终的时间序列分段。实验表明该算法有较小的拟合误差,能够更好地利用分段后的序列,完成宏观的相似性查找等工作,并且满足时间序列动态增长的特点,算法的通用性、普适性、准确性均有所提高。

例析一次函数中的分段函数题

分段函数是指在不同区间有不同对应方式的函数,当各区间对应的函数都是一次函数时,其函数图象是一条"折线".解分段函数问题,既要使各段函数的解析式与所在范围相对应,又要处理好分界点问题.分段函数常在费用问题、行程问题或几何动态问题中应用,并注意分类讨论思想的正确运用.现以一次函数应用中考实例加以说明.例1由于持续高温和连日无雨,某水库的蓄水量随时间的增加而减少.

Knothe时间函数参数影响分析及其求参模型研究

对Knothe时间函数参数的影响进行了分析,在Knothe时间函数未达到收敛以前,对于同一时间点而言,c值越小,Knothe时间函数值也越小,c值越大,Knothe时间函数取值也相对越大,特别是在t∈[0,0.2]时,不同的参数对Knothe时间函数值影响较大。根据开采沉陷地表移动变形的一般规律和采空区达到充分采动时的尺寸,建立了一种新的Knothe时间函数求参模型——概率积分求参法。通过对比分析平安煤矿、富力煤矿和孙村煤矿的实测c值与采用该模型的计算c值,验证了该模型的正确性;并以29401工作面上方走向观测线的多期实测下沉数据为例,对该模型进行了实例应用,通过对比分析实测数据和预测结果,进一步证实了本文所建立的Knothe时间函数求参模型的实用性和可靠性。

时变条件下带时间窗车辆调度问题的模拟退火算法

带时间窗车辆调度问题(VRPTW)是一类要求满足容积和时间窗约束的车辆路径优化问题,现有大部分相关文献只考虑了车辆行驶速度恒定的情况,忽略了各种动态因素的影响.本文研究的时变条件下带时间窗车辆调度问题将车辆行驶速度考虑成时变分段函数,并利用模拟退火算法进行求解,最后通过实验结果说明算法的有效性.