谢佳君
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
- 供职机构：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球建筑科学更多>>
- 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
- 自回归预测模型变权组合定阶被引量：5
- 2015年
- 针对自回归(AR(p))预测模型定阶问题中回溯阶的不确定性和时变性,以及基于单一回溯阶预测方法的局限性和组合预测中的冗余信息等问题,该文提出了一种基于遗忘因子的变权组合定阶方法。利用冗余定理筛选基于多个回溯阶预测方法的有效信息,并利用遗忘因子实现了组合权重的时变性,克服了基于单一回溯阶预测模型稳健性欠缺、预测精度低等局限性,提高了预测能力。通过实例表明该算法具有高度的可靠性和可行性,为类似预测方法的定阶问题提供了研究思路。
- 杨帆谢佳君邵阳
- 关键词：遗忘因子
- 边坡非线性位移的Verhulst-ARMA组合预测模型研究被引量：3
- 2015年
- 针对ARMA模型中时序变量自身变化的复杂性及其预测的不确定性,利用Verhulst提取非平稳时间序列中的趋势项,再对剩下部分采用平稳时间序列建模,建立Verhulst-ARMA组合预测模型。运用文中组合模型对三峡某边坡滑移的实测数据进行分析,验证Verhulst-ARMA组合模型在边坡非线性位移预测中的可靠性和适用性。
- 杨帆周红满谢佳君
- 关键词：VERHULST模型GM(1,1)模型时间序列
