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题名基于SBAS和混沌理论的内排土场沉降监测及预测
被引量：9
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作者
田雨
雷少刚
卞正富
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机构
中国矿业大学国土资源研究所
矿山生态修复教育部工程研究中心
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出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期3865-3873,共9页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFC0501107)
国家重点基础研究发展计划(973)资助项目(2014FY110800)
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文摘
为研究露天矿内排土场工后沉降规律,定义内排土场下沉系数为地表最终沉降量与初始覆土高度的比值,并以内蒙古锡林浩特市胜利一号露天矿内排土场为研究区,利用41期高时间分辨率sentinel-1 A数据采用小基线集(SBAS)技术进行内排土场沉降监测,在此基础上引入混沌理论中的相空间重构理论结合二阶Volterra自适应滤波对沉降时间序列进行单步预测。结果表明:①内排土场沉降剖面呈现明显的半漏斗状,总体上累积沉降量与到矿坑的距离成反比,通过沉降时间序列分析可得Ⅰ,Ⅱ区域处于沉降活跃期,存在滑坡、泥石流风险,是后期沉降监测的重点区域,Ⅲ~Ⅶ区域步入稳定过渡期,Ⅷ区域已基本稳定,初步判断该区已基本满足了土地复垦及建设简单构筑物的基本要求。②经曲线拟合,得观测周期内,内排土场下沉系数约为0.639 cm/m。③经最大Lyapunov指数验证,通过SBAS技术得到的4组沉降量时间序列均具有混沌特征。④运用混沌理论中的相空间重构理论结合二阶Volterra自适应滤波对沉降量进行单步预测,预测结果显示其可在短期内较好地反应真实值变化趋势,前10步预测结果的平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)均在6%以下,但随预测步数的增加,预测精度逐渐下降,这表明二阶Volterra自适应滤波仅可用于SBAS获取的一维沉降观测数据的短期预测,将其应用于长期预测的结果不可靠。
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关键词
内排土场沉降
SBAS
混沌理论
露天矿
二阶volterra自适应滤波预测
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Keywords
inner dump settlement
SBAS
chaos theory
open pit mine
second-order volterra self-adapting filter
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
TD824
[天文地球—测绘科学与技术]
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