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基于多变量混沌时间序列的煤矿斜井TBM施工动态风险预测

侯公羽 梁荣 孙磊 刘琳 龚砚芬

基于多变量混沌时间序列的煤矿斜井TBM施工动态风险预测

侯公羽, 梁荣, 孙磊, 刘琳, 龚砚芬
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  • 在全面分析煤矿长斜井TBM(盾构)施工动态风险特点的基础上,利用多变量混沌时间序列预测方法对其进行预测. 利用主成分分析法,确定影响煤矿长斜井TBM施工风险的主要成分. 对煤矿长斜井TBM施工风险多变量时间序列进行相空间的重构,确定时间延迟τ i 和嵌入维数m i ,采用小数据量法计算煤矿长斜井TBM施工多变量风险时间序列的最大Lyapunov指数,证明了其具有混沌特性,提出了一阶局域法与双隐层神经网络的组合预测模型,该模型能够对多变量风险时间序列随时间的变化进行预测. 仿真实验表明,该预测模型误差小于单变量时间序列的预测误差,具有较强的预测能力和较好的预测效果,可为煤矿长斜井TBM施工风险分析与评估提供一种新的途径.
    • 基金项目: 国家自然科学基金委员会与神华集团有限责任公司联合资助重点项目(批准号:U1261212)和 中央高校基本科研业务费(批准号:2012KL02)资助的课题.
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    Pelizza S, Grasso P 2002 Construction Machinery 5 21(in Chinese)[ 徐书林译 2002 建筑机械 5 21]

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    Tao L B 2012 Theory and Practice of Risk Analysis on Project-Risk Anakysis on Shanghai Chongming Cross-river Tunnel Engineering (Tongji University Press) (in Chinese) [陶履彬 2012 工程风险分析理论与实践-上海崇明越江通道工程风险分析 (同济大学出版社)]

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    Zhang X D, Liu X D, Zheng Y, Liu C 2013 Chin. Phys. B 22 030509

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    Lv J H, Lu J A, Chen S H 2005 The Analysis and Applications of Chaotic Time Series (Wuhan: Wuhan University Press) 72-85 (in Chinese) [吕金虎, 陆君安, 陈士华 2005 混沌时间序列分析及其应用 (武汉:武汉大学出版社) 72–85]

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    Ma J, Xu P K 2009 Techniques of Automation and Application 28 15 (in Chinese) [马娟, 徐培凯 2009 自动化技术与应用 28 15]

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    Zuo J, Wang H, Ceng Z F 2008 Statistics and Decision 16 33 (in Chinese) [左俊, 王桓, 曾昭法 2008 统计与决策 16 33]

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    [20] 王永生, 孙 瑾, 王昌金, 范洪达. 变参数混沌时间序列的神经网络预测研究. 物理学报, 2008, 57(10): 6120-6131. doi: 10.7498/aps.57.6120
  • 引用本文:
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计量
  • 文章访问数:  594
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2013-12-23
  • 修回日期:  2014-01-27
  • 刊出日期:  2014-05-05

基于多变量混沌时间序列的煤矿斜井TBM施工动态风险预测

  • 1. 中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院, 北京 100083
    基金项目: 

    国家自然科学基金委员会与神华集团有限责任公司联合资助重点项目(批准号:U1261212)和 中央高校基本科研业务费(批准号:2012KL02)资助的课题.

摘要: 在全面分析煤矿长斜井TBM(盾构)施工动态风险特点的基础上,利用多变量混沌时间序列预测方法对其进行预测. 利用主成分分析法,确定影响煤矿长斜井TBM施工风险的主要成分. 对煤矿长斜井TBM施工风险多变量时间序列进行相空间的重构,确定时间延迟τ i 和嵌入维数m i ,采用小数据量法计算煤矿长斜井TBM施工多变量风险时间序列的最大Lyapunov指数,证明了其具有混沌特性,提出了一阶局域法与双隐层神经网络的组合预测模型,该模型能够对多变量风险时间序列随时间的变化进行预测. 仿真实验表明,该预测模型误差小于单变量时间序列的预测误差,具有较强的预测能力和较好的预测效果,可为煤矿长斜井TBM施工风险分析与评估提供一种新的途径.

English Abstract

参考文献 (18)

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