多项式修正模型提高概率积分法预测精度研究

0 下载量 19 浏览量 更新于2024-09-05 收藏 533KB PDF 举报
"本文主要探讨了概率积分法在预测地表移动变形时存在的问题,并提出了一种新的多项式修正模型来解决这些问题。通过分析概率积分法的预测结果与实际测量值之间的差异,建立了与距离和采深比值(L/H)相关的多项式关系,从而构建了一个基于L/H的多项式修正补偿模型。实验表明,该修正模型的预测精度相比于传统概率积分法提高了50.8%,并且适用于L/H不大于0.9的情况。这一研究成果对于提高地表移动变形预测的准确性具有重要意义,尤其是在处理边界收敛过快的问题上。" 在地表移动变形预测领域,概率积分法是一种常见的方法,但这种方法在实际应用中存在一些局限性,如边界收敛过快的现象,即随着距离的增加,预测的移动变形速度下降过快,与实际情况不符。针对这个问题,研究人员任迎华提出了一种创新性的解决方案,即采用多项式修正模型。 该多项式修正模型的建立过程是这样的:首先,通过比较概率积分法的预测结果与实际测量数据,找出两者之间的差距;然后,将这种差距与距离与采深比值L/H建立联系,形成一个多项式函数关系;最后,利用这个多项式函数对概率积分法的预测结果进行修正,以补偿因边界收敛过快导致的误差。 实验结果显示,采用多项式修正模型后,预测精度显著提升,达到了50.8%的改善,这意味着模型能更准确地反映地表的移动和变形状态。此外,该模型特别适用于L/H值小于或等于0.9的场景,这表明在近采区,该模型的适用性和有效性更加突出。 这个多项式修正模型的提出,不仅提升了预测的准确性,也为未来地表移动变形预测模型的优化提供了新的思路。在煤炭开采、隧道工程、矿山安全等领域,能够更准确地预测地表移动变形,对于预防地质灾害、保护环境和保障人民生命财产安全具有重大意义。通过深入研究和应用这类模型,可以进一步减少由于预测不准确带来的潜在风险,提高工程的安全性和经济性。