地心运动会影响地球参考框架原点的准确性,是地球参考框架进行非线性维持必须考虑的因素之一,因此提出对地心运动进行多尺度的建模和预测,以实现毫米级地球参考框架的建立和维持。采用网平移法计算的地心运动、全球地球物理流体中心(glo...地心运动会影响地球参考框架原点的准确性,是地球参考框架进行非线性维持必须考虑的因素之一,因此提出对地心运动进行多尺度的建模和预测,以实现毫米级地球参考框架的建立和维持。采用网平移法计算的地心运动、全球地球物理流体中心(global geophysical fluids center,GGFC)和国际GNSS服务(international gnss service,IGS)第三次重处理(IGSR03)提供的3组地心运动数据,首先对其一致性和差异进行了分析,然后分别利用谐波模型和Diff-LSTM模型对地心运动进行了长期和短期的建模与预测,结果显示,GGFC地心运动的预测精度优于1.5 mm,而Diff-LSTM模型的地心运动预测结果在短期内优于谐波模型,当预测步长为17时,GGFC和IGSR03的地心运动预测精度均能达到甚至优于1 mm。表明地心运动的预测精度能够满足基于地球质量中心(center of mass of the total earth system,CM)的瞬时地球参考框架的建立与维持。展开更多
为提高采煤工作面涌水量预测准确度,收集大量工作面涌水量观测数据进行整理、统计、分析,将涌水量稳定性、周期性和季节性特征考虑在内,提出1种基于数据驱动的完全自适应模态分解算法(CEEMDAN)和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预...为提高采煤工作面涌水量预测准确度,收集大量工作面涌水量观测数据进行整理、统计、分析,将涌水量稳定性、周期性和季节性特征考虑在内,提出1种基于数据驱动的完全自适应模态分解算法(CEEMDAN)和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预测方法。该方法利用CEEMDAN处理涌水量数据,构建麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)和自回归移动平均模型(ARIMA)并行级联而成的混合时间序列模型对工作面涌水量进行预测。研究结果表明:该模型预测结果与真实数据相差更小,平均绝对误差为6.36 m 3/h,均方根误差为10.6 m 3/h,模型拟合系数为0.95,更适用于工作面涌水量预测。研究结果可为矿井工作面涌水量预测及防控提供参考。展开更多
文摘地心运动会影响地球参考框架原点的准确性,是地球参考框架进行非线性维持必须考虑的因素之一,因此提出对地心运动进行多尺度的建模和预测,以实现毫米级地球参考框架的建立和维持。采用网平移法计算的地心运动、全球地球物理流体中心(global geophysical fluids center,GGFC)和国际GNSS服务(international gnss service,IGS)第三次重处理(IGSR03)提供的3组地心运动数据,首先对其一致性和差异进行了分析,然后分别利用谐波模型和Diff-LSTM模型对地心运动进行了长期和短期的建模与预测,结果显示,GGFC地心运动的预测精度优于1.5 mm,而Diff-LSTM模型的地心运动预测结果在短期内优于谐波模型,当预测步长为17时,GGFC和IGSR03的地心运动预测精度均能达到甚至优于1 mm。表明地心运动的预测精度能够满足基于地球质量中心(center of mass of the total earth system,CM)的瞬时地球参考框架的建立与维持。
文摘为提高采煤工作面涌水量预测准确度,收集大量工作面涌水量观测数据进行整理、统计、分析,将涌水量稳定性、周期性和季节性特征考虑在内,提出1种基于数据驱动的完全自适应模态分解算法(CEEMDAN)和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预测方法。该方法利用CEEMDAN处理涌水量数据,构建麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)和自回归移动平均模型(ARIMA)并行级联而成的混合时间序列模型对工作面涌水量进行预测。研究结果表明:该模型预测结果与真实数据相差更小,平均绝对误差为6.36 m 3/h,均方根误差为10.6 m 3/h,模型拟合系数为0.95,更适用于工作面涌水量预测。研究结果可为矿井工作面涌水量预测及防控提供参考。