何雨森
- 作品数：9 被引量：68H指数：4
- 供职机构：爱荷华大学更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家杰出青年科学基金国家自然科学基金创新研究群体项目更多>>
- 相关领域：天文地球理学矿业工程更多>>
- WA-BT-ELM耦合模型在黄土滑坡位移预测中的应用被引量：2
- 2017年
- 黄土滑坡的变形演化过程往往受到多种因素的影响,呈现出非线性特征。基于小波分析函数(Wavelet Analysis,WA)、提升回归树(Boosting Regression Tree,BT),以及极限训练机(Extreme Learning Machine,ELM)方法,提出一种名为WA-BT-ELM的黄土滑坡位移预测新方法。该方法将非线性位移数据作为一时间序列,运用小波分析函数将监测点累积位移曲线分解为若干子小波;随后使用提升回归树对所有子小波进行重要度分析,剔除相关性不高的子小波以去掉冗杂信息;最后运用极限训练机,结合筛选得到的子小波对滑坡位移进行预测分析。基于该模型对甘肃省永靖县黑方台滑坡区的滑坡位移监测数据进行预测,得到了优于ANN,BPNN,SVM,ELM,以及WAELM预测模型的结果,故认为WA-BT-ELM模型是一种有效的黄土滑坡位移预测方法。
- 李骅锦许强王思澄亓星彭大雷何雨森
- 关键词：黄土滑坡小波变换
- 基于双线性变化与多学习机器算法的矿山下沉估算比选模型
- 2017年
- 研究矿山地表最大下沉值的估算方法具有重要的安全生产意义,该研究的核心及关键问题在于提高估算的精度。本研究基于岩移数据决策、双线性变化及多种学习机器算法,对比筛选估算效果最优的矿山下沉估算方法。首先基于岩移数据决策方法,确定了采厚、倾角、平均采深、走向长度、倾向长度和覆岩岩性为最大下沉的影响参数;随后基于双线性变化的反推算模型,将倾角项转化为与其他参数相同时域数据以求提高估算精度;最后建立了C&RT、CHAID、Boosting Tree、Random Forest、BPNN和SVR等6种学习机器算法的估算模型。通过实例分析,CHAID和Random Forest方法返回了最差的估算结果,Boosting Tree和C&RT方法的估算结果会出现局部大残差值,BPNN估算时间数倍于其他方法,而SVR模型具有易于操作、耗时较短、精度较高的特点。故本研究认为SVR方法是一种高效可靠的最大下沉估算方法。
- 何雨森邓家豪李骅锦
- WA联合ELM与OS-ELM的滑坡位移预测模型被引量：29
- 2016年
- 滑坡累积位移监测曲线往往呈现出复杂的非线性增长特性,对此建立了不少相关的预测模型,而以往的预测模型存在着许多不足。本文基于小波函数(Wavelet Analysis,WA),ELM与OS-ELM,提出一种名为WA联合ELM、OS-ELM的预测方法。首先,该方法基于小波函数,将滑坡累积位移分解成受内部地质条件影响的趋势项和受外部影响因子影响的周期项;然后,基于ELM与OS-ELM分别对趋势项和周期项进行预测;最后将趋势项和周期项的预测值叠加得到累积位移的预测值。结果表明,小波函数得到的趋势项展现出良好的趋势性,而周期项也展现出良好的周期性;以Sigmoid方程为核函数,隐含层神经元个数为33的ELM模型能准确高效对趋势项进行预测,而以RBF方程为核函数,隐含层神经元个数为100的OS-ELM模型能准确高效对周期项进行预测;累积位移预测数据的RMSE分别为0.1423和0.1315,预测结果相对较好,能够在滑坡位移预测领域发挥一定的作用。
- 李骅锦许强何雨森魏勇
- 关键词：小波函数ELM
- 基于核密度估计与VaR的甘肃黑方台地区滑坡影响范围估计模型被引量：1
- 2017年
- 滑坡影响的范围主要根据滑坡滑动距离来确定,现阶段的研究空间仍较大。以甘肃黑方台地区所有滑坡的滑动距离作为整体样本,根据研究区实际情况,将滑坡群分为Ⅰ段、Ⅱ段、Ⅲ段、Ⅳ段、Ⅴ段和Ⅵ段;基于核密度估计模型与Value-at-Risk(VaR)模型对研究区滑坡影响范围展开分析。结果表明:MISE窗宽值为68.723 8的核密度估计能较好地表述整体样本的概率分布规律;VaR模型计算得到了符合滑坡分段实情的滑坡风险滑动距离值(DR);结合分区实际情况,可在Ⅰ段、Ⅱ段、Ⅲ段和Ⅵ段的滑坡底部DR处修建简易牢固拦挡措施,以及基于Ⅳ段和Ⅴ段的黄土滑坡样本研究滑坡滑带部位含水量与滑动距离的关系。该模型具有良好的理论基础及应用前景,能在该领域发挥一定积极作用。
- 李骅锦许强何雨森
- 关键词：核密度估计VAR模型
- 文家沟泥石流治理工程效果的定量分析评价被引量：12
- 2017年
- 汶川地震后文家沟频繁暴发泥石流,给当地居民带了巨大的财产损失并造成了人员伤亡。为了防范泥石流带来的危害,文家沟治理工程采用了"上游水砂分离、中游固底护坡、下游拦挡停淤"的总体思路并完成治理。在治理工程经历了5个雨季的考验之后,本文基于生存分析模型以及Bootstrap方法和ELM,从定量研究的角度对治理工程的效果进行分析评价。生存分析模型结果表明治理前生存概率降低至0%时,治理后仍为55.6%;治理后暴发泥石流的最大小时降雨量为治理前的2.571倍,降雨总量为治理前的1.232倍,降雨历时为治理前的5.435倍;模型结果体现了治理工程泥石流防范的重要作用。Bootstrap方法以及ELM模型结果表明,在假设没有治理工程情况下,2011~2015年的10次降雨事件暴发泥石流概率为100%,远高于真实情况的30%;且预测的泥石流冲出量远远大于真实的冲出量;模型结果体现了治理工程防灾减灾的重要性。
- 许强李骅锦何雨森亓星罗双
- 关键词：ELM减灾防灾
- “阶跃式”滑坡位移预测及阈值分析的ARMA-(LASSO-ELM)-Copula模型被引量：13
- 2017年
- 滑坡位移预测的重点内容是提高预测精度及提取阈值,基于该认识及已有研究,建立ARMA-(LASSOELM)-Copula模型,并选取白水河滑坡这一典型"阶跃式"滑坡为研究案例。首先,运用ARMA模型中的ACF值分析月降雨量与月库水位变化的周期性,并通过PPMCC分析位移月增量与一个周期内诱因数据(月降雨量,月库水位变化)的滞后相关性;然后,建立以所有诱因正相关滞后项为预测模型的输入项,以位移月增量为目标的LASSO-ELM滑坡位移预测模型,将预测所得位移增量累加得到位移预测值;最后,基于诱因值与滑坡位移预测值,比选得到最优Copula函数之后,分别建立其联合分布函数,并提取阀值。结果表明,ARMA联合LASSO-ELM的位移预测模型具有较高精度,明显优于SVR、NN、ELM等模型;选取Gumbel-Hougaard Copula函数可描述案例诱因数据与位移预测值的联合分布,并能提取诱因阈值和对应的位移风险值。
- 李骅锦许强何雨森朱星
- 关键词：边坡工程ARMACOPULA
- 极限训练机在矿山开采最大下沉值估算中的应用被引量：4
- 2017年
- 矿山开采过程中采空区地表往往会发生形变,研究其最大下沉值对安全生产具有重要意义,现有的开采最大下沉估算方法还有提升的空间。基于岩移数据决策与极限训练机(Extreme learning machine,ELM)算法,提出了一种估计最大下沉的新方法。该方法将采厚、倾角、平均采深、走向长度、倾向长度和覆岩岩性确定为最大下沉值影响因素;应用以Sigmoid方程为核函数、隐含层神经元个数为114的ELM模型对最大下沉值进行了估算。通过案例分析,ELM模型得到了优于传统算法如CHAID、Boosted Tree、ANN、BPNN和SVM的RMSE、MAE、MAPE、最大残差及秩相关系数,故认为该模型是一种有效的矿山开采最大下沉估算方法。
- 李骅锦何雨森
- 关键词：矿山开采
- 基于数学建模的城市表层土壤重金属污染浅析被引量：1
- 2013年
- 近年来,数学建模应用于空间数据样本分析范围越来越广,基于城市已经划分的五类功能区各自位置特点,以及八种主要重金属污染元素浓度数据样本,分析人类活动对城市表层土壤重金属污染影响。在可视化模拟过程中,首先运用克里格方法进行插值,而后建立模拟退火、神经网络等数学模型,研究探讨该城区重金属的空间分布、污染程度、污染原因,从而确定污染源位置,将模型应用推广。计算结果表明,该方法较为准确地推断出了污染源的位置及污染物分布状况,基本实现了对传播过程的模拟。
- 何雨森李骅锦芦慧王玉兰魏友华
- 关键词：克里格插值模拟退火
- 甘肃黑方台滑坡滑距参数的BP神经网络模型被引量：15
- 2016年
- 在甘肃黑方台,由于台塬大面积提水灌溉导致台塬边滑坡频繁发生,对当地居民生命财产安全造成危害。文章以黑方台75处滑坡(含53处黄土滑坡与22处黄土-基岩滑坡)为研究对象,基于BP神经网络模型,优化建立了迭代BP神经网络模型,全方位研究分析了滑坡滑距同滑坡体体积参数与地形地貌参数之间的关系,其中黄土滑坡迭代99次,黄土-基岩滑坡迭代256次。最优模型返回相关系数为0.976(黄土滑坡)与0.978(黄土-基岩滑坡),结果具有较高的可靠性。选取模型结果最优的几组迭代方案分析可知,影响黄土滑坡滑距的重要参数为滑坡体积、滑源区纵向长、滑坡落差、滑坡坡角、黄土厚度,次要参数为滑源区横向宽与滑坡壁高;影响黄土-基岩滑坡滑距的重要参数为滑源区纵向长、滑坡落差、滑动方向、基岩倾角、滑坡坡角,次重要参数为滑坡体积与岩层倾角,次要参数为滑源区横向宽与滑坡壁高。该研究为黑方台地区滑坡滑距以及滑坡危险范围的研究提供参考与指导。
- 李骅锦许强何雨森彭大雷亓星赵宽耀
- 关键词：滑坡灾害
