基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
研究并建立了老采空区残余沉降的灰色马尔可夫预测模型(GM-Markov),采用粒子群优化算法(PSO)求解GM(1,1)模型的最优背景值和初始扰动值,充分提取序列中的趋势信息进行建模、预测,并引入马尔可夫链对预测结果进行修正.通过实例将GM-Markov模型与GM(1,1)的预测结果进行比较分析.结果表明:GM-Markov模型的预测精度和稳定性均优于GM(1,1).
推荐文章
改进GM-Markov模型的游客量预测方法及其应用
游客量
罗杰斯增长曲线
灰色马尔可夫模型
组合预测
煤矿老采空区场地残余沉降的预测研究
煤矿采空区
残余沉降
稳定性评价
概率积分法
地面沉降的GM(2,1)模型预测研究
地面沉降
安全监测
灰色预测
非等时距
基于改进GM(1,1)模型的水闸沉降预测研究
叠加权重系数
GM模型
小样本数据
水闸沉降安全监测
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 老采空区残余沉降的GM-Markov预测模型研究
来源期刊 大地测量与地球动力学 学科 工学
关键词 残余沉降 灰色模型 马尔可夫链 粒子群优化 老采空区
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 126-130
页数 分类号 TD325+.2
字数 3753字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-5942.2010.06.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邓喀中 中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室 257 4604 37.0 53.0
5 王正帅 中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室 18 202 8.0 14.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (30)
共引文献  (188)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (8)
同被引文献  (21)
二级引证文献  (41)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2000(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2001(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2008(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2009(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2013(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2014(6)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(5)
2015(7)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(6)
2016(7)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(6)
2017(9)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(8)
2018(7)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(6)
2019(8)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(8)
2020(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
残余沉降
灰色模型
马尔可夫链
粒子群优化
老采空区
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大地测量与地球动力学
月刊
1671-5942
42-1655/P
大16开
武昌洪山侧路40号
38-194
1981
chi
出版文献量(篇)
4168
总下载数(次)
6
总被引数(次)
34475
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导