一、基于GIS和人工神经网络技术的开采沉陷预计建模方法（论文文献综述）
夏元平[1]（2020）在《基于InSAR/GIS的矿区地下非法开采监测关键技术研究》文中认为我国的矿产资源属于国家所有。国家根据战略发展的需要,给有关单位或个人发放矿产资源开采许可证,通过进行合理有序的开采,更好地服务国家的经济发展。近年来,由于受到经济的利益驱动,部分非法开采分子在未取得矿产资源开采许可证的情况下,私自盗采国家的矿产资源,且开采手段又极具破坏性。有关部门为制止此类行为,采取了多种防范措施。但由于现有的非法采矿监督大多采用“逐级统计上报、群众举报、现场巡查”的“地毯式”方法进行,周期长、时效性差、人为因素影响大、准确度低,以致一些非法采矿监管困难,尽管采取了防范措施,但屡禁不止,影响矿山正常开采秩序,形成安全事故隐患并严重破坏了生态环境。因此,为了实现在人无需进入井下或井下实测空间的条件下确定地下开采区域,进而进行非法采矿识别成为可能,本文在总结地下非法采矿类型和识别途径的基础上,从解决“地表形变信息的获取、地表形变信息与地下开采位置的关联、合法与非法开采的甄别”三个关键技术问题入手,综合运用空间对地观测技术、GIS、采矿工程等技术的理论成果,解决矿区范围内In SAR获取地表形变信息的问题,以煤炭地下开采引起的地表沉陷为研究对象,在揭示地表形变信息与地下开采面的关联机理的基础上,构建能融合数据多源、反映多层次时空变化过程中地质空间与分布特征的GIS时空数据模型,建立地下合法开采和非法开采的甄别模型,并集成In SAR和GIS技术来实现矿区地下非法采矿的快速高效监测。论文的研究内容和和取得的主要成果总结如下:（1）总结了当前利用In SAR技术进行矿区地表形变监测的研究发展现状,进一步梳理了SAR成像原理以及D-In SAR、PS-In SAR、SBAS-In SAR的基本原理和数据处理流程,分析了In SAR形变探测的主要误差来源,并从形变梯度、失相关等方面剖析了In SAR在矿区形变监测中的主要影响因素。同时,综述了当前国内外In SAR与GIS技术集成应用以及地下非法采矿监测研究现状。（2）提出了一种面向地下非法采矿识别的GIS时空数据模型。针对矿山地下开采诱发的地质现象和动态过程,结合地下非法采矿监测的实际需求,介绍了支持地质事件多因素驱动GIS时空数据模型的基本概念和框架结构,定义了各种地质对象及相关的地质事件。同时,通过对矿山开采沉陷时空变化过程进行模拟与描述,构建了支持地质时空过程动态表达的GIS数据模型,并对矿山开采沉陷各个类的详细结构和时空数据库表结构进行了描述,在此基础上,提出了集成In SAR与GIS技术进行地下非法采矿识别的方法,并搭建非法采矿识别平台体系结构,为不同类型非法采矿事件的识别和监测提供平台保障。（3）提出了一种基于D-In SAR开采沉陷特征的地下无证开采识别方法。针对引起地表较大量级形变的地下无证开采事件,构建了自动圈定地表开采沉陷区的算法模型,设计了一种“时序相邻式”的双轨D-In SAR监测方案。通过精化D-In SAR数据处理的流程、方法和相关参数,精准地获取了区域范围内的差分干涉图,再根据由地下开采引起地表沉陷区域独特的空间、几何、形变特征,构建了从分布范围较大的差分干涉图中快速、准确圈定地表开采沉陷区的算法模型,在此基础上,实现了从圈定的开采沉陷区中进行非法采矿事件的识别,并对识别结果进行了对比分析和实地验证。通过资料对比和实地调查验证了地下非法开采的识别结果与实际情况基本一致,具有较好的识别效果,且定位出的采矿点的位置较准确,与实际位置的差距一般都小于20m。（4）提出了一种融合PS-In SAR和光学遥感的地下无证开采识别方法。针对引起地表小量级形变且隐蔽在房屋下的无证开采事件,鉴于这些非法事件开采的都是浅层煤炭资源,且地面上的房屋在较长时间序列中能够保持较强且稳定的雷达散射特性,通过联合PS-In SAR技术和高分光学遥感,提取出地表建筑物（居民地）对应PS点集的沉陷信息,并对提取出的建筑物沉陷信息进行形变时空特征分析,提出了一种从覆盖范围较大的建筑物沉陷信息中快速、准确探测出疑似非法开采点的方法。以山西省阳泉市郊区山底村为研究对象,选用Quick Bird02和Worldview02高分辨率数据以及20景PALSAR影像数据来进行实验研究,探测出该村2006年12月29日至2011年1月9日间发生过的2个非法采煤点,并将探测出的非法采煤点与历史查处资料进行对比分析,发现局部区域的准确率达到40%,探测率达到66.67%,且在开采时间上也基本吻合。表明了该方法是可行的,具有一定的工程适用性和实际应用价值。（5）结合In SAR地表形变监测技术和开采沉陷预计方法,提出了一种面向越界开采识别的地下采空区位置反演方法。首先依据开采沉陷原理建立起地表沉陷和地下开采面的时空关系模型,然后利用In SAR技术精确获取地表形变信息,最后根据时空关系模型反演出地下倾斜煤层开采的具体位置参数。与其他同类方法相比,该方法由于不依赖复杂非线性模型,因此具有较高的工程应用价值。为了验证所提出方法的可靠性和适用性,使用FLAC3D软件进行了模拟实验和分析,选用峰峰矿区132610工作面和11景Radarsat-2影像数据进行实验研究,结果表明,反演出的采空区位置平均相对误差为6.35%,相比于同类基于复杂非线性模型的算法,平均相对误差缩小了1.75%,相比于忽略煤层倾角的算法,平均相对误差缩小了6.25%,本文提出的方法可为进一步甄别和发现深藏在地下的越界开采事件提供一种新的监测方式与途径。该论文有图94幅,表12个,参考文献220篇。
芦家欣[2]（2020）在《基于机载LiDAR点云的榆神矿区采煤沉陷建模》文中研究指明榆神矿区是我国重要的煤炭生产基地,采煤引起的大范围地表沉陷损害日益严重。常规大地测量和InSAR等遥感手段在矿区地表沉陷监测中均存在一定的局限性。无人机LiDAR作为采集大范围、连续分布的三维地理空间信息的重要技术手段,通过多期数据的叠加即可快速获取矿区地表沉陷特征。然而,按现有的主流点云滤波及插值算法所构建的沉陷模型往往包含显着噪声,限制了该技术在矿区的实际应用。本文选取榆神矿区某工作面地表为研究区,针对其地形起伏而植被覆盖度较低的地理环境,利用无人机LiDAR获取两期共四组点云数据,在点云滤波、插值、叠加、沉陷建模等环节进行误差分析和模型改进。主要研究内容及结果如下:（1）对比分析了多种主流的点云插值算法在榆神矿区地理环境下的适用性。通过插值DEM的样本点验证,结合误差统计结果,从插值精度及效率两方面分析不同算法的插值效果。结果表明:专业化数字高程模型插值精度最高,处理速度较快。（2）研究了多种点云滤波算法在榆神矿区地理环境下的地形建模效果。将各算法滤波结果采用上述最优插值算法构建DEM,结合模型误差、算法运行效率及算法原理分析不同算法在研究区地理环境下的适用性。结果表明:基于不同滤波算法生成的DEM精度差异明显,以三角网渐进加密滤波算法的建模效果最优。（3）系统分析了矿区初始沉陷模型的误差来源及特性。将由上述最优滤波及插值算法所生成的DEM进行叠加,得到矿区初始沉陷模型并进行误差分析,结果表明:初始沉陷模型的误差主要来源于各期点云数据较小的空间偏移、沉陷区水域等扫描条件引起的误差、滤波后非地面点引入的噪声误差以及点云插值误差。（4）结合矿区地表沉陷模型的形态及其误差特性,提出了参考沉陷盆地边界特征的小波阈值去噪方法。从去噪结果的可视化、与实测数据的对比、沉陷主断面分析三方面展开验证,结果表明:经去噪,沉陷模型的平滑性得到显着改善;剔除各类粗差点后,去噪结果各检验点的高程均方根误差均小于0.05m,误差在10mm以内的检验点占比提升至15%。（5）根据沉陷模型的分布特征,采用双曲线函数模型对沉陷模型主断面及三维形态进行拟合,结果表明:该模型拟合相关系数均高于0.99,拟合结果可靠。结合沉陷模型边缘区域的倾斜变形和稳定区误差分析,基于沉陷模型坡度特征提出了沉陷边界确定方法,并用于沉陷区面积和体积计算。基于走向、倾向主断面下沉曲线求取了对应地表倾斜、曲率变化特征。本文研究结果将为无人机载LiDAR技术用于西部矿区采煤地表沉陷的高效监测及精细建模提供可行的技术途径。
沈宇恒[3]（2020）在《黄土山区煤层群开采地表移动规律研究》文中认为黄土覆盖矿区是我国重要的煤炭生产地,国内黄土矿区开采沉陷地表移动研究相对较多,国外该区域地表移动研究较少。黄土矿区开采沉陷地表移动较为复杂,而煤层群开采地表破坏更为严重,沉陷规律异常复杂,严重制约着经济的可持续发展。因此,论文研究黄土山区煤层群开采地表移动,对保证黄土矿区高产高效有一定的现实意义。首先,论文从地形分析入手将黄土山区地形分为近水平、单向坡（正坡、负坡）、组合坡（凸面、凹面）几种典型的特征,利用数值软件构建不同地形的数值模型,得出不同地形条件下地表移动曲线,结合实测数据分析黄土山区地表移动特征。其次,运用灰色关联度分析法,对黄土山区地表移动主要影响因素进行分析,得到各主要影响因素对地表移动的敏感度大小。最后,收集黄土矿区多个不同的工作面实测资料,建立神经网络模型,对部分实测数据进行学习训练,并预测三道沟矿区地表移动,将预测值与实测值对比分析,得出预测值与实测值的平均相对误差为8.02%。论文取得以下成果:（1）借助数值软件模拟得出:单向坡上煤层开采,在坡顶斜坡坡面滑移的下沉量与开采沉陷量形成“叠加”,在坡底形成“抵消”,随着下煤层开采,地表“叠加”与“抵消”程度增大,沉陷盆地中心逐渐移向坡顶。在组合坡中,煤层群开采地表移动量相差很大,这说明在变坡点附近地表移动较为复杂。（2）通过灰色关联度分析与层次分析对煤层群开采地表移动主要影响因素综合评价,两种方法得到的评价结果是一致的。分析表明:黄土山区煤层群开采地表移动主要影响因素的敏感度从大到小依次为:开采宽度、地表坡向、采深、采高。（3）运用神经网络预测黄土山区煤层群开采地表移动,结果表明:对于复杂的非线性系统,神经网络的拟合能力有一定限度,并不能完全的拟合,网络期望输出值与实测值存在一定的误差,但大部分预测结果比较接近实测值,经分析得出预测结果与实测值的平均相对误差为8.02%,能够满足工程应用的需要。
李雯雯[4]（2020）在《基于多源监测数据的采煤沉陷区土壤湿度变化研究》文中研究指明地下采煤导致覆岩与地表沉陷及环境损害。西部黄土高原是我国重要的煤炭生产基地,人居生态环境脆弱,大范围采煤沉陷改变了原有的地理生态环境,加剧水土流失、土地退化和地质灾害风险。土壤湿度是影响地理生态环境的重要因子,学术界对于采煤沉陷引起土壤湿度变化的研究尚处于探索阶段。为此,本文选择典型黄土矿区大佛寺煤矿为研究区域,采用遥感影像反演、实地监测、光谱数据建模等方法,从不同尺度分析采煤沉陷区土壤湿度变化的时空演变特征,揭示开采沉陷引起的土壤湿度变化机理。主要研究内容及结果如下:（1）从矿区尺度上分析了大佛寺煤矿近十年来土壤湿度演变的时序特征。利用2010-2019年的遥感影像建立矿区Ts-NDVI特征空间,计算近十年的温度植被干旱指数,对矿区土壤湿度进行时序反演,并于周边选取与其地理环境相似的非矿区进行对比分析。结果表明,矿区土壤湿度的时序变化较非矿区明显波动更大,在季节上,1月份矿区内土壤湿度较非矿区更大,而7月份较非矿区更小。（2）从工作面尺度上研究了采煤沉陷区的土壤湿度特征。以41209采煤工作面地表为实验区,选取沉陷区裂缝地带和非采动影响区进行采样,实测土壤含水量,并利用地物光谱仪采集对应的光谱反射率数据。发现土壤含水量与光谱反射率数据呈明显的负相关。对实测含水量和光谱数据进行融合,构建基于光谱数据反演的土壤含水量估算模型,通过测定土样光谱反射率可便捷地获取沉陷区土壤含水量数据。实验表明,在雨后或低温环境下,地表沉陷盆地的裂缝发育区土壤含水量较非采动影响区更高,反之则含水量更低。（3）从开采沉陷引起的地表形变和土体物理特性改变方面揭示了矿区土壤湿度变化机理。针对41209工作面采矿地质条件,利用D-InSAR获取地表沉陷区动态边界,依据概率积分法模型分析沉陷区形变和裂缝分布特征,揭示土壤含水量与地表形变量、土体密实度之间的量化关系,通过实验确定不同密实度的土体在自然蒸发环境下含水量的变化特征。综合分析表明,采煤沉陷引起地表拉伸变形和裂缝发育,造成土壤密实度降低,使得土壤中水分渗透和蒸发效应增强。由于不同季节的气温和蒸发效应不同,导致采煤沉陷区土壤湿度的上述波动变化特征。本文研究初步揭示了黄土矿区采煤沉陷及变形对地表土壤湿度的影响机理,对于矿区土地复垦与环境保护具有参考价值。
赵军仪[5]（2020）在《榆神矿区相邻工作面开采地表动态沉陷规律研究》文中提出煤矿开采引起的地表移动变形是一个复杂的动态过程,相邻工作面开采影响下地表移动规律更具有特殊性。多年来,受变形监测技术手段和现场条件所限,学术界对于相邻工作面开采条件下地表动态移动规律研究不足。为此,本文利用GNSS连续观测数据,结合计算机数值模拟及开采沉陷理论分析,研究相邻老采空区影响下综放工作面开采地表动态沉陷的基本规律。主要研究内容及结果如下:（1）分析了 GNSS连续监测系统应用于矿区地表动态移动变形监测的适用性。以榆神矿区金鸡滩矿106工作面地表布设的GNSS连续监测系统为依托,通过对该系统各监测点在稳定期间的监测数据统计分析可知:监测数据稳定可靠,能够满足煤矿开采沉陷监测的相关精度要求。（2）研究了相邻老采空区影响下综采工作面地表移动的非对称性及分形增长特征。通过对矿区GNSS时序监测数据分析,结合分形理论及数值模拟实验分析,研究表明:不同时间尺度下地表点的下沉及下沉速率变化具有一定的分形增长特征;近水平煤层相邻工作面倾向两侧地表移动变形分布具有明显的不对称性。临近老采空区一侧地表移动变形量明显大于未开采煤柱一侧对应变形量,地表最大下沉点偏向老采空区一侧一定距离。（3）分析了相邻工作面开采地表沉陷特征与工作面间煤柱宽度之间的量化关系。利用FLAC3D分别对单一工作面、相邻工作面开采分别进行模拟分析,结果表明:相邻工作面开采条件下地表最大下沉值偏距、拐点偏移距增量、主要影响范围增量等参数与煤柱宽度之间满足一定的量化关系,一定范围内可用对数函数来描述。（4）根据相邻工作面开采地表动态移动变形特征,基于分段Knothe时间函数和双曲线型剖面函数,构建了相邻工作面开采地表移动变形预计模型,包括地表动态沉陷预计模型、动态水平移动预计模型和稳定后的沉陷预计模型。结果表明:各函数模型能基本反映井下工作面推进过程中地表点的移动变形特征,适用于相邻工作面开采条件下的地表沉陷预计,具有一定的推广应用价值。
李浩飞[6]（2020）在《某煤矿水库下安全开采与地表采动影响分析》文中认为煤矿在水库下进行开采活动不仅威胁到井下安全生产,同时对地表水体及水库堤坝等设施也造成了不同程度的影响。由于水库下各类地质条件复杂,影响开采过程的因素较多,且个别因素具有突变性特点,实现水库下安全绿色开采对开采技术、开采方法及伴随开采过程的监测预计等工作都提出了更高的要求。本文以某煤矿3301工作面水库下进行开采活动为研究背景,首先对水库下开采安全性进行分析。根据工作面地质采矿条件,采用经验公式法、现场实测与非线性GA-SVM模型预测等多种方法对3301工作面上方导水裂缝带最大发育高度进行了探测和预计工作。根据不同方法所得结果,确定了 3301工作面导水裂缝带最大发育高度为84.81m,并计算得到防水煤岩柱尺寸等指标,最后结合工作面开采地表裂缝深度预计结果,对3301工作面水库下采煤安全性进行了综合评估。根据3301工作面煤层实际赋存条件,利用UDEC软件建立数值模型,对推采进程中工作面覆岩塑性破坏区发育特征进行分析。模拟实验结果表明,工作面上覆岩层中塑性区高度发育过程与顶板岩层破断过程基本保持一致,总体呈现出阶段性向上发育特征,当工作面推进至一定距离后,塑性区发育达到最大高度,继续推采时塑性区沿工作面推进方向向前延伸。根据数值模拟得到的模型位移云图与推采过程中工作面上方各岩层与地表位移曲线,分析其位移变化特征得到工作面开采冒落带高度约为33m,另外工作面推进至200m到400m过程中地表下沉速度较快,推进至600m左右时,地表下沉变化趋于稳定,相应下沉曲线成平底碗形。在3301工作面上方地表建立移动观测站,对煤层采动造成的地表塌陷及堤坝破坏情况进行周期性监测。利用网络RTK系统获得3301工作面地表监测站首期平面位置与高程,并与同期水准测量成果进行比较,误差分析结果表明在观测条件允许且地形变化平缓的测区,网络RTK可以满足矿区高程监测工作精度指标。根据工作面开采过程中实测数据绘制工作面地表各监测线路下沉曲线,结合开采前后地表影像和堤坝破坏情况实地调研结果,对3301工作面地表采动影响进行了具体分析,最后利用概率积分法对地表变形破坏程度及范围进行了预计。研究成果对矿区开采方案设计和地表沉陷治理等各项工作均具有重要指导意义。
夏颖[7]（2020）在《基于GIS的矿山开采沉陷预计与可视化系统设计和实现》文中指出煤炭是我国最重要的能源来源之一,随着国家对能源需求的增长,煤炭资源的总消费量将在长期处于高位。然而在煤炭开采过程中造成了一定程度的地表沉陷、地表建构筑物破坏、生态损伤等现象,因此设计一套完备的矿山开采沉陷预计与可视化系统,可为煤炭无害化开采提供强有力的工具。传统的矿山开采沉陷预计与可视化系统往往都是本地化处理,虽然能够在一定程度上解决当前地表沉陷预计及可视化方面的问题,但也存在着系统平台较为固定、可移植性不强等缺点,本研究利用C/S（Client-Server）架构,将开采沉陷预计在云服务器中进行计算,同时在本地绘制显示用于开采沉陷分析的各类图件,将云端计算与本地化显示进行了有机的融合,设计一套基于GIS的矿山开采沉陷预计与可视化系统。本文工作主要包含以下内容:本文集成了 GIS模型、参数反演模型和沉陷预计模型,实现了概率积分方法与空间数据结构的无缝结合。由于不同的GIS数据模型在处理GIS空间对象或现象中具有不同的方法和效率,针对开采沉陷地表移动变形预计及后期分析应用、显示的特点,选择适合的GIS模型与预计模型结合,有效实现系统的可视化输出。在系统的设计与实现方面,本文基于C/S架构,将系统分为两个功能模块,系统的预计功能利用PHP程序语言在云服务器端实现。系统的可视化功能利用C#程序语言在本地端实现,通过ArcGIS Engine组件式开发技术、SQL Sever数据库技术,系统可以生成预计结果的等值线图、剖面线图,通过建立数字高程模型,可以生成沉陷值的三维立体图,使结果更具有直观性。利用安徽淮南矿区某矿1242（1）进行实例分析,设计建立观测方案获取实测数据,通过本系统求取预计参数,对开采沉陷地表移动变形进行预计和可视化表达。本文设计实现了一个基于GIS平台的矿山开采沉陷预计与可视化系统,通过云服务器实现预计模块,返回结果在本地端实现了可视化输出。系统应用的集成模型可以良好实现开采沉陷预计和预计结果的可视化表达,为煤矿开采沉陷的防治与修复工作提供了有力的工具。图46表4参74
周士园[8]（2020）在《基于情景模拟的煤炭资源型城市湿地景观生态安全评价与预警研究》文中研究说明湿地是城市绿色基础设施网络的重要组成部分,具有重要的生态功能,其景观演化对城市整体的生态安全格局有着重要影响。由于特殊的自然环境条件和经济、社会发展模式,黄淮东部地区煤炭资源型城市存在的一个共性环境问题即一方面城镇化发展和农业生产等人类活动造成大量自然湿地的丧失,另一方面地下矿产资源的开采造成大量采煤沉陷湿地的形成,致使湿地的构成结构和空间结构发生了剧烈的变化,威胁着湿地的景观生态安全并制约了城市的可持续发展。本文从优化湿地生态规划的视角出发,针对黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地的景观生态安全问题,在融合景观生态学、湿地学和生态规划学理论与方法的基础上,提出了“动态模拟-景观生态安全评价-预警反馈”的研究框架,并以淮北市为例进行了深入剖析。研究首先利用1988年、2002年和2018年的遥感数据和地理信息系统（GIS）建立了湿地景观演化监测数据库,模拟了淮北从成长期、成熟期到衰退期湿地景观的动态变化过程。同时综合经济、社会、自然、区位和政策的空间统计数据,定量分析了30年间湿地景观演化的驱动机理。进而采用情景模拟的方法预测了2034年湿地景观格局在趋势发展情景、快速城镇化情景、农田恢复情景和湿地生态保护情景中的动态变化。在此基础上,综合评价了不同时期淮北湿地的景观生态安全水平。最后,研究构建了湿地景观生态安全预警机制并提出了相应的调控对策。论文的主要结论如下:第一,黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地的景观演化过程具有显着的动态性和阶段性差异。整体上,30年间淮北湿地的面积呈持续增加的趋势,其中1988年至2002年增长最快。研究采用了强度分析模型和叠加分析法分析了湿地与其他地类的转化情况。结果表明,研究期间湿地的转化强度为活跃状态,与农用地、建设用地之间的相互转化规模最大,主要集中于矿区范围内。研究采用了质心函数模型、空间自相关性分析模型和景观格局指数分析了湿地的空间分布格局变化,结果发现淮北湿地的质心呈先向东北方向迁移,后向西南方向折回的摆动式变化,与资源开发的过程一致;同时自1988年至2018年湿地空间分布的聚集性特征更为明显;此外,湿地在区域景观中的优势度不断增加,但斑块的稳定性不断下降,破碎化程度加剧。第二,在自然因素和人为因素的驱动下,至2034年淮北湿地面积仍将保持增加的趋势,但不同发展情景中湿地的景观格局有显着的差异。研究通过Logistic回归分析模型,识别了30年间影响淮北湿地景观演化的主导驱动因子。经济-社会因素中地下资源开发、城镇化和农业复垦为关键驱动力,政策因素发挥了重要的限制性作用,自然因素中高程是重要的解释变量。在此基础上,采用CA-Markov模型对淮北湿地景观格局在不同土地利用情景中的变化进行预测,结果显示:湿地生态保护情景中湿地得到最大程度的保留,湿地率达到7.71%,高于趋势发展情景。在快速城镇化情景和农田恢复情景中湿地转化为建设用地和农用地的规模较大,因此湿地率小于趋势发展情景。第三,除快速城镇化情景外,淮北湿地景观生态安全水平呈持续改善的趋势。综合黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地景观演化的特征,研究从压力、状态和响应三个方面构建了湿地景观生态安全评价模型,从而计算了淮北不同时期的湿地景观生态安全指数（LESI）,结果表明:2018年淮北湿地景观生态安全等级较2002年有所改善;趋势发展情景中淮北湿地景观生态安全水平将继续提高,但仍处于Ⅲ级预警等级;在湿地生态保护情景和农田恢复情景中湿地景观生态安全等级提高至Ⅱ级较安全等级,然而在快速城镇化情景中则呈恶化的趋势。局部地区湿地景观生态安全等级的变化在各情景中有所不同,因此在湿地生态规划中应进行差异化管理。第四,构建了湿地景观生态安全预警机制。结合当前国土空间规划变革的背景,研究提出了预警机制构建的目的、准则和主要作用。进而从预警触发、警情分析和预警反馈三个方面建立了预警机制的运作框架。预警反馈方面,研究从湿地保护专项规划和国土空间规划两个层面提出了整体调控策略;同时从斑块、节点和廊道三个层次提出了具体调控措施,包括湿地公园保护模式、小微湿地保护模式和低影响开发模式。本文通过对湿地景观演化的模拟预测和景观生态安全预警机制的建立,为完善黄淮东部地区煤炭资源型城市的湿地生态规划分析技术和规划体系提供了依据,具有重要的理论创新意义。同时,在当前深入推进生态文明建设的背景下,研究成果对于推进我国资源型城市生态修复具有重要的实践指导意义。论文选题源于国家自然科学基金（41671524）:煤炭资源型城市绿色基础设施时空演变规律及其优化模型研究。该论文有图88幅,表29个,参考文献222篇。
方苏阳[9]（2019）在《多源异构预测模型融合方法及其在矿山沉陷预测中的应用》文中指出开采沉陷预计对指导矿山开采规划、安全生产、“三下”采煤、矿区环境治理具有重要的理论与实践意义,使得开采沉陷预计方法一直是岩层移动控制领域的研究热点。开采沉陷的本质为在地质采矿条件等多因素胁迫下的复杂力学变形过程,其变形过程在时空上表现为高度非线性特征,因而利用非线性预测理论进行开采沉陷预计在理论上具备可行性。文献研究表明,当前已有学者基于非线性预测方法建立了一些开采沉陷预测模型,并初步取得了一定的实验效果,但仍然存在以下问题需要进一步研究:（1）预测模型多为基于单一非线性预测方法而构建,且不适用于采动地表移动全周期（开始期、活跃期和衰退期）的开采预测;（2）鲜有顾及经典非线性预测方法的优缺点互补性,建立多源异构融合的开采沉陷预测模型;（3）构建的非线性开采沉陷预测模型尚未顾及数据新鲜程度的影响,预计模型不够稳健。针对上述问题,本文开展了系统研究,并基于MATLAB平台编制了工程应用程序,研究成果丰富完善了开采沉陷预计理论体系。通过研究,主要取得如下成果:（1）通过研究国内外文献,详细分析了基于岩层移动机理的开采沉陷预测方法以及基于开采沉陷时间特征的非线性预测方法的国内外研究现状。研究表明,当前针对矿山开采沉陷预测方面的研究,多数为矿山开采沉陷全周期进行数值模拟以及预测,少有分阶段精准研究预测模型的案例。因此,开展能够准确揭示矿区开采沉陷变形机理的沉降预测方法需要进一步深入研究。（2）对顾桥北矿观测站实测最大下沉点MS23全周期数据进行预处理,取活跃期以及衰退期点MS23沉降数据建立典型非线性预测模型,通过实验验证开采沉陷不同阶段非线性预测模型的精度以及稳定性,通过定性、定量分析方法对非线性模型进行筛选。结果表明,在开采沉陷活跃期,ARMA预测模型和BP神经网络模型均能相对准确稳定的预测监测点沉降量;在开采沉陷衰退期,BP神经网络预测模型、卡尔曼滤波预测模型、ARMA预测模型以及三次指数平滑模型均能较好的预测监测点沉降量。（3）基于多源异构融合准则以及非线性模型权重确定准则,利用筛选后的非线性预测模型,建立融合多源异构模型。以淮南顾桥北矿实测数据为例,采用非线性预测模型预测值以及实测值进行检验,结果表明,开采沉陷活跃期以最小方差倒数法建立的多源异构模型在预测精度以及稳定上优于单项预测模型;衰退期以熵值法建立的多源异构模型在预测精度以及稳定上优于单项预测模型。因此,多源异构模型能够提取单项非线性预测模型预测信息,并充分融合单项非线性预测模型的优势,能够有效提高预测精度和稳定性。（4）研究顾及矿区开采沉陷特征的数据新鲜度函数,建立顾及数据新鲜度的多源异构模型,预测顾桥北矿最大下沉点MS23活跃期以及衰退期的沉降值,结果表明,由于活跃期开采沉陷发育迅速,沉降量变化明显,考虑实测数据新旧程度能够有效提高多源异构模型的预测精度及稳定性;在衰退期,地表移动变形过程平稳、趋势趋于稳定,顾及数据新鲜度（熵值法）的多源异构模型预测精度略低于多源异构模型,但是提高了预测的稳健性,预测性能满足工程应用需求。图[32]表[36]参[79]
程方[10]（2018）在《组合模型在矿区地表沉降监测中的应用》文中研究说明煤炭在经过几年的萧条之后,迎来了复兴。虽然新能源技术在不断的发展,但是在未来很长的一段时间内,煤炭仍会作为我国的主要能源。伴随着矿山开采,产生了一系列与之相关的问题,其中之一便是开采所引起的矿区地表沉降。矿区地表沉降会造成耕地的毁坏、建（构）筑物的损坏等灾害。长期有效地监测地表沉降情况,掌握沉降规律,是避免灾害发生的有效手段。本文以菏泽某矿11303工作面开采所引起的地表下沉为研究对象,目的是通过建立地表沉陷预测模型来指导采矿行为。使矿山开采所引起的地表沉降得到有效控制,避免灾害的发生,降低因灾害所产生的直接或间接经济损失。围绕这一主旨,本文做了如下研究工作:1.优化矿区地表沉降单一模型。对非等间隔灰色多变量模型和BP神经网络模型进行了介绍,分别探讨其建模机理,在此基础上,引出了基于背景值优化的非等间隔灰色多变量模型和基于遗传算法优化的BP神经网络模型,利用矿山实测数据在matlab软件中建立优化前后模型,以预测残差值和误差平方和作为精度评定标准,证明了模型优化方法在矿区地表沉降预测中的可行性。2.建立组合模型。介绍组合模型的相关理论,利用优化后的两种单一预测模型,采用最优定权组合的形式,建立组合模型。结果显示,组合模型在A01、A02、A03点的残差分别为-0.6mm～4.8mm、-7.6mm～3.7mm、-4.7mm～3.1mm。非等间隔多变量灰色预测模型在AOI、A02、A03点残差分别为-10.5mm～6.1mm、-10.4mm～9.6mm、-2.1mm～10.1mm,BP神经网络模型的残差分别为-1.5～6.8mm、-8.4mm～2.7mm、-9.6mm～-0.4mm。研究结果表明,与单一预测模型相比,组合预测模型的预测精度较高,预测值的变化曲线更接近实测值。因此,将组合预测模型应用于矿区地表沉降的预测是可行的,在实际工程应用中具有推广价值。
二、基于GIS和人工神经网络技术的开采沉陷预计建模方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于GIS和人工神经网络技术的开采沉陷预计建模方法（论文提纲范文）
（1）基于InSAR/GIS的矿区地下非法开采监测关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 InSAR技术理论基础 |
| 2.1 SAR成像原理及影像特征 |
| 2.2 InSAR技术原理 |
| 2.3 D-InSAR技术原理 |
| 2.4 时序InSAR技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 面向地下非法采矿识别的GIS时空数据模型 |
| 3.1 矿山开采沉陷时空变化分析与表达 |
| 3.2 矿山开采沉陷动态过程模拟与描述 |
| 3.3 面向非法采矿识别GIS时空数据模型的逻辑组织 |
| 3.4 地下非法采矿识别平台体系结构 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于D-InSAR开采沉陷特征的地下无证开采识别 |
| 4.1 矿山地表与图层对象动态关系构建 |
| 4.2 矿山地表形变D-InSAR监测 |
| 4.3 开采沉陷特征提取和沉陷区圈定 |
| 4.4 实例分析与验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 融合PS-InSAR和光学遥感的地下无证开采识别 |
| 5.1 矿山地表与传感器对象动态关系构建 |
| 5.2 联合PS-InSAR和光学遥感提取地表建筑物的沉陷信息 |
| 5.3 基于建筑物沉陷时空特征的地下无证开采识别方法 |
| 5.4 实例分析与验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 面向越界开采识别的地下开采面位置反演 |
| 6.1 矿山地表与开采面对象动态关系构建 |
| 6.2 地下开采引起的地表沉陷规律 |
| 6.3 开采沉陷预计原理和模型 |
| 6.4 基于InSAR和沉陷预计理论的地下开采面反演 |
| 6.5 工程实例及分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于机载LiDAR点云的榆神矿区采煤沉陷建模（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 三维激光雷达软硬件发展 |
| 1.2.2 点云滤波分类研究 |
| 1.2.3 DEM插值及精度评定 |
| 1.2.4 LiDAR在矿区沉陷监测中的应用 |
| 1.2.5 存在的问题 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 研究区概况和数据获取 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据获取及处理 |
| 2.2.1 LiDAR数据获取原理 |
| 2.2.2 外业数据采集 |
| 2.2.3 数据预处理 |
| 2.3 数据精度验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 点云插值算法对比及适用性分析 |
| 3.1 数据处理及试验方案 |
| 3.1.1 实验数据概况 |
| 3.1.2 误差评定方案 |
| 3.2 点云插值算法及参数设置 |
| 3.3 试验结果分析 |
| 3.3.1 误差直方图统计 |
| 3.3.2 数值指标对比 |
| 3.4 算法适用性讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于不同点云滤波算法的地形建模误差分析 |
| 4.1 数据处理及试验方案 |
| 4.1.1 数据处理方案 |
| 4.1.2 误差评定方案 |
| 4.2 点云滤波算法及参数设置 |
| 4.3 试验结果分析 |
| 4.3.1 误差直方图统计 |
| 4.3.2 数值指标对比 |
| 4.4 算法适用性讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于LiDAR点云的沉陷模型去噪及分析 |
| 5.1 沉陷模型获取及误差分析 |
| 5.1.1 初始沉陷模型获取 |
| 5.1.2 误差特性分析 |
| 5.2 小波阈值去噪算法 |
| 5.2.1 小波阈值去噪原理 |
| 5.2.2 小波阈值去噪的关键参数 |
| 5.3 基于小波的沉陷模型去噪 |
| 5.3.1 矿区沉陷模型去噪方案 |
| 5.3.2 开采沉陷预计及边界提取 |
| 5.3.3 实验区沉陷模型去噪 |
| 5.3.4 去噪结果分析 |
| 5.4 沉陷模型拟合及分析 |
| 5.4.1 沉陷主断面拟合 |
| 5.4.2 三维沉陷盆地拟合 |
| 5.4.3 去噪后的沉陷盆地边界确定 |
| 5.4.4 基于沉陷模型的特征提取 |
| 5.5 本章小节 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）黄土山区煤层群开采地表移动规律研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 开采沉陷理论的研究现状 |
| 1.2.2 黄土山区地表移动国内外研究现状 |
| 1.2.3 地表沉陷预测的方法 |
| 1.2.4 地表沉陷模拟发展现状 |
| 1.3 测绘方法在开采沉陷中的应用 |
| 1.3.1 测绘技术在开采沉陷中的应用 |
| 1.3.2 存在的问题与不足 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.4.1 研究内容与方法 |
| 1.4.2 论文技术路线 |
| 2 数值模拟煤层群开采地表移动 |
| 2.1 软件概述 |
| 2.2 试验概况 |
| 2.2.1 地表移动量模拟精度分析 |
| 2.2.2 岩层采动破坏类型 |
| 2.2.3 模拟垂直应力分析 |
| 2.3 模拟地表位移分析 |
| 2.3.1 近水平地表位移分析 |
| 2.3.2 单向坡地表位移分析 |
| 2.3.3 组合坡地表位移分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 下沉值与影响因素的关联分析 |
| 3.1 灰色关联度分析法概述 |
| 3.2 地表下沉影响因素敏感度分析 |
| 3.3 地表下沉值与影响因素的关联度分析 |
| 3.3.1 建立及计算序列矩阵 |
| 3.3.2 灰色关联度结果分析 |
| 3.4 层次分析法 |
| 3.4.1 层次分析法的优势 |
| 3.4.2 层次分析法的基本步骤 |
| 3.4.3 层次法结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 神经网络模型对地表下沉值预测分析 |
| 4.1 神经网络模型的建立 |
| 4.1.1 神经网络简介 |
| 4.1.2 神经网络的特点及应用 |
| 4.1.3 神经网络的发展历史 |
| 4.2 MATLAB函数与神经网络工具箱 |
| 4.3 神经网络模型的建立 |
| 4.3.1 问题背景 |
| 4.3.2 神经网络建模 |
| 4.3.3 神经网络预测结果分析 |
| 4.4 煤层群开采地表移动规律分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论和展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文、专利、获奖 |
（4）基于多源监测数据的采煤沉陷区土壤湿度变化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外矿区生态环境研究现状 |
| 1.2.2 国内外监测土壤湿度研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 研究区土壤湿度监测手段与基础数据 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 矿区位置及范围 |
| 2.1.2 矿区气象水文 |
| 2.1.3 矿区地形地貌 |
| 2.1.4 矿区资源开采 |
| 2.1.5 地表沉陷与环境损害 |
| 2.1.6 矿区土壤性质及其含水量 |
| 2.2 土壤湿度监测原理及方法 |
| 2.2.1 土壤湿度实地监测原理与方法 |
| 2.2.2 土壤湿度遥感影像反演原理与方法 |
| 2.2.3 光谱数据反演土壤湿度原理及方法 |
| 2.3 研究数据 |
| 2.3.1 遥感数据介绍及预处理 |
| 2.3.2 光谱数据介绍及获取 |
| 2.3.3 土壤样本数据获取 |
| 3 矿区土壤湿度反演及变化分析 |
| 3.1 矿区土壤湿度模型的建立 |
| 3.2 近十年土壤湿度变化特征 |
| 3.2.1 研究区气象数据获取 |
| 3.2.2 影像数据处理 |
| 3.2.3 双抛物线型Ts-NDVI特征空间 |
| 3.2.4 矿区土壤湿度变化分析 |
| 3.3 矿区与非矿区土壤湿度对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于光谱数据监测的土壤湿度建模 |
| 4.1 数据采集及预处理 |
| 4.1.1 工作面开采现状及选点情况 |
| 4.1.2 土壤光谱数据的预处理 |
| 4.1.3 土壤含水量数据的处理 |
| 4.2 实测含水量结果分析 |
| 4.3 光谱数据转换与分析 |
| 4.3.1 光谱稳定性研究 |
| 4.3.2 光谱数据变换分析 |
| 4.3.3 光谱数据相关性分析 |
| 4.4 沉陷区土壤光谱特征分析 |
| 4.5 沉陷区土壤湿度建模 |
| 4.5.1 敏感波段的选取与分析 |
| 4.5.2 光谱数据建模 |
| 4.5.3 模型验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 采煤沉陷引起的土壤湿度变化机理分析 |
| 5.1 采煤沉陷区范围的提取 |
| 5.1.1 数据获取及处理 |
| 5.1.2 沉陷区范围的获取与分析 |
| 5.2 基于开采沉陷模型的土壤扰动指标获取 |
| 5.2.1 沉陷区地质概况及采动影响 |
| 5.2.2 开采沉陷计算模型 |
| 5.2.3 计算模型参数选取 |
| 5.2.4 地表扰动参数和采动裂缝的获取与分析 |
| 5.3 地表裂缝引起的土壤密实度变化 |
| 5.4 土壤密实度与含水量变化关系分析 |
| 5.4.1 不同密实度土壤样品制作 |
| 5.4.2 不同密实度土壤蒸发效应分析 |
| 5.4.3 不同密实度土壤渗透效应分析 |
| 5.5 采煤沉陷区土壤湿度变化分析 |
| 5.5.1 研究区土壤湿度变化特征 |
| 5.5.2 沉陷区土壤湿度变化特征 |
| 5.5.3 沉陷区土壤湿度变化机理 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文、参与的项目及获奖情况 |
（5）榆神矿区相邻工作面开采地表动态沉陷规律研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 煤矿开采沉陷监测技术发展现状 |
| 1.2.2 重复开采地表沉陷特征研究现状 |
| 1.2.3 开采沉陷预计模型研究现状 |
| 1.2.4 现有研究的不足 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究目标与内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 地表移动GNSS连续监测数据采集与处理 |
| 2.1 试验矿区概况 |
| 2.2 GNSS连续监测系统布置 |
| 2.2.1 煤矿开采沉陷GNSS连续监测系统概述 |
| 2.2.2 研究区域GNSS连续监测网设计 |
| 2.3 监测数据处理 |
| 2.4 监测数据质量评价 |
| 3 相邻工作面开采地表动态移动特征 |
| 3.1 地表移动变形量 |
| 3.1.1 下沉值 |
| 3.1.2 水平位移 |
| 3.1.3 水平位移比率λ |
| 3.2 地表动态移动变形参数 |
| 3.3 多时间尺度下地表动态沉陷的分形特征 |
| 3.3.1 多时间尺度下地表动态下沉分形特征 |
| 3.3.2 多时间尺度下的下沉速度分形变化特征 |
| 3.4 地表点的移动轨迹 |
| 3.5 同煤层老采空区对工作面开采地表沉陷特征的影响 |
| 3.5.1 相邻工作面开采地表非对称性移动变形分析 |
| 3.5.2 相邻老采空区对同煤层工作面开采地表沉陷特征的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 相邻工作面开采覆岩移动破坏机理 |
| 4.1 模型建立及模拟方案设计 |
| 4.1.1 FLAC3D软件特点及其解算流程 |
| 4.1.2 模型建立及参数选取 |
| 4.1.3 数值模拟方案设计 |
| 4.2 相邻工作面开采应力应变分析 |
| 4.3 相邻工作面开采地表沉陷分布特征参数与煤柱宽度的关系 |
| 4.3.1 无因次下沉曲线 |
| 4.3.2 最大下沉值偏距与煤柱宽度的关系 |
| 4.3.3 拐点偏移距增量与煤柱宽度的关系 |
| 4.3.4 主要影响范围增量与煤柱宽度的关系 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 相邻工作面开采地表沉陷预计模型 |
| 5.1 地表动态沉陷预计 |
| 5.1.1 分段Knothe时间函数基本特征 |
| 5.1.2 分段Knothe时间函数模型适用性分析 |
| 5.1.3 分段Knothe时间函数模型改进 |
| 5.2 地表动态水平位移预计 |
| 5.2.1 地表动态水平位移预计模型构建 |
| 5.2.2 水平位移比率时间函数参数获取 |
| 5.2.3 模型验证及适用性分析 |
| 5.3 地表移动稳定后的沉陷预计 |
| 5.3.1 基于概率积分法的沉陷预计模型 |
| 5.3.2 基于双曲线剖面函数法的沉陷预计模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文、参加的科研项目及获奖情况 |
（6）某煤矿水库下安全开采与地表采动影响分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 2 研究区地质采矿条件 |
| 2.1 矿区自然地理概况 |
| 2.2 井田地层特征 |
| 2.3 3301工作面概况 |
| 2.4 工作面地表概况 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 导水裂缝带发育高度探测与预计 |
| 3.1 经验公式法预计 |
| 3.2 导水裂缝带高度探测 |
| 3.3 基于GA-SVM的导水裂缝带高度预测 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 水库下开采安全性分析 |
| 4.1 导水裂缝带高度综合分析 |
| 4.2 防水煤岩柱高度确定 |
| 4.3 地表采动裂缝深度预计 |
| 4.4 水库渗漏风险分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 覆岩变形破坏数值模拟分析 |
| 5.1 UDEC软件介绍 |
| 5.2 模型建立及参数设置 |
| 5.3 覆岩塑性变形发育分析 |
| 5.4 工作面覆岩位移变化特征 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 地表变形监测与预计分析 |
| 6.1 地表移动监测站建立 |
| 6.2 网络RTK在矿区高程监测中的应用 |
| 6.3 地表移动分析与预计 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于GIS的矿山开采沉陷预计与可视化系统设计和实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 开采沉陷预计的研究现状 |
| 1.3.2 开采沉陷可视化的研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 系统的相关理论和基础 |
| 2.1 开采沉陷的相关理论 |
| 2.1.1 地表移动基本规律 |
| 2.1.2 开采沉陷预计理论和方法 |
| 2.2 GIS的二次开发 |
| 2.2.1 GIS二次开发的方法 |
| 2.2.2 ArcGIS Engine |
| 2.3 云计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统模型的建立 |
| 3.1 概率积分预计模型 |
| 3.2 参数反演 |
| 3.2.1 模矢法参数反演 |
| 3.2.2 杂草算法参数反演 |
| 3.3 GIS空间数据模型 |
| 3.4 开采沉陷预计、GIS和阿里云的结合 |
| 3.4.1 开采沉陷预计与GIS的结合 |
| 3.4.2 开采沉陷预计与阿里云的结合 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统的设计与实现 |
| 4.1 系统的需求分析 |
| 4.2 系统的设计 |
| 4.2.1 系统预计模块的设计 |
| 4.2.2 系统可视化模块的设计 |
| 4.3 开发工具 |
| 4.3.1 C# |
| 4.3.2 PHP |
| 4.3.3 C/S架构 |
| 4.3.4 SQL Sever |
| 4.4 系统的实现 |
| 4.4.1 系统数据库的设计与实现 |
| 4.4.2 系统预计模块的开发实现 |
| 4.4.3 系统参数反演模型的开发实现 |
| 4.4.4 系统可视化模块的开发实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实例分析及工程验证 |
| 5.1 实测数据的获取与规律分析 |
| 5.1.1 矿区和工作面概况 |
| 5.1.2 实测数据的获取 |
| 5.1.3 观测结果分析 |
| 5.2 系统求取预计参数 |
| 5.3 系统预计地表移动变形值 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 部分代码 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（8）基于情景模拟的煤炭资源型城市湿地景观生态安全评价与预警研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外相关研究进展 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 2 黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地景观特征 |
| 2.1 黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地资源概况 |
| 2.2 黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地的特征 |
| 2.3 黄淮东部地区煤炭资源型城市湿地景观演化的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 淮北湿地景观时空动态演化过程 |
| 3.1 淮北市概况 |
| 3.2 土地利用信息的提取 |
| 3.3 湿地时空动态转化过程 |
| 3.4 湿地空间分布格局演化过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 淮北湿地景观演化驱动力分析 |
| 4.1 湿地景观演化驱动因子的选取与处理 |
| 4.2 影响其他地类演化的驱动因子 |
| 4.3 湿地景观演化驱动力Logistic回归模型的建立 |
| 4.4 湿地景观演化驱动力Logistic回归结果与检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 多情境下湿地景观演化的空间模拟 |
| 5.1 CA-Markov模型的原理 |
| 5.2 趋势发展情景模拟 |
| 5.3 快速城镇化情景模拟 |
| 5.4 农田恢复情景模拟 |
| 5.5 湿地生态保护情景模拟 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 淮北湿地景观生态安全动态评价 |
| 6.1 湿地景观生态安全评价的基本内容 |
| 6.2 湿地景观生态安全评价指标体系构建 |
| 6.3 湿地景观生态安全评价模型构建 |
| 6.4 淮北湿地景观生态安全变化 |
| 6.5 淮北湿地景观生态安全的地区差异 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 湿地景观生态安全预警与调控 |
| 7.1 湿地景观生态安全预警内涵 |
| 7.2 湿地景观生态安全预警机制构建 |
| 7.3 湿地景观生态安全调控策略 |
| 7.4 湿地景观生态安全调控模式 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 研究主要结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（9）多源异构预测模型融合方法及其在矿山沉陷预测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 矿山开采沉陷预计研究现状 |
| 1.2.1 基于岩层移动机理的开采沉陷预计方法 |
| 1.2.2 基于开采沉陷时间特征的非线性预测方法 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 拟采取的研究技术路线 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 典型非线性开采沉陷预测模型研究 |
| 2.1 试验区概况 |
| 2.1.1 地质采矿及观测站概况 |
| 2.1.2 地表移动观测站数据质量评价 |
| 2.2 典型非线性预测模型原理 |
| 2.2.1 卡尔曼滤波模型 |
| 2.2.2 指数平滑模型建模 |
| 2.2.3 灰色GM(1.1)模型建模 |
| 2.2.4 ARMA模型建模 |
| 2.2.5 BP神经网络模型建模 |
| 2.3 基于非线性预测理论的开采沉陷预测建模方法及应用研究 |
| 2.3.1 数据预处理 |
| 2.3.2 开采沉陷非线性预测建模方法及程序实现 |
| 2.3.3 基于非线性预测理论的开采沉陷全周期预测研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 融合多源异构模型的开采沉陷预测方法研究 |
| 3.1 融合多源异构模型的开采沉陷预测建模原理 |
| 3.1.1 多源异构预测模型融合准则 |
| 3.1.2 多源异构预测融合模型的单项模型筛选原则 |
| 3.1.3 多源异构融合模型的精度评价标准 |
| 3.2 基于多源异构融合模型的开采沉陷预测建模方法及应用研究 |
| 3.2.1 多源异构预测模型的构建及预测实验 |
| 3.2.2 活跃期多源异构预测模型的预测 |
| 3.2.3 衰退期多源异构预测模型的预测 |
| 3.2.4 预测结果及误差分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 顾及数据新鲜度和多源异构模型融合的开采沉陷预测方法研究 |
| 4.1 顾及新鲜度函数的多源异构融合通用模型 |
| 4.1.1 实测沉降数据新旧程度对融合预测点的影响 |
| 4.1.2 预测中的时间权重讨论 |
| 4.2 开采沉陷观测值新鲜度函数F(t) |
| 4.2.1 S型生长曲线函数 |
| 4.2.2 Knothe时间函数 |
| 4.3 工程应用案例分析 |
| 4.3.1 顾及数据新鲜度多源异构预测模型的构建及预测 |
| 4.3.2 新鲜度函数F(t)的选取 |
| 4.3.3 预测误差分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 本文结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 参考文献 |
（10）组合模型在矿区地表沉降监测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 非等间隔多点灰色预测模型 |
| 2.1 灰色系统概述 |
| 2.2 非等间距多变量MGM(1,m)模型建模 |
| 2.3 非等间距MGM(1,m)模型背景值的优化方法 |
| 3 BP神经网络模型建模机理及其优化 |
| 3.1 BP神经网络的基本原理 |
| 3.2 BP神经网络的结构和算法描述 |
| 3.3 BP神经网络的优点与局限性 |
| 3.4 基于遗传算法的BP神经网络的改进 |
| 4 加权组合预测模型 |
| 4.1 加权组合预测模型的基本思想 |
| 4.2 加权组合预测方法分类 |
| 4.3 加权组合建模方法 |
| 4.4 评价预测效果的指标体系 |
| 5 工程实例 |
| 5.1 数据来源 |
| 5.2 改进前后非等间隔MGM(1,m)模型比较 |
| 5.3 GA-BP神经网络模型与BP神经网络模型比较 |
| 5.4 最优加权算术平均组合模型建模 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 |
四、基于GIS和人工神经网络技术的开采沉陷预计建模方法（论文参考文献）
- [1]基于InSAR/GIS的矿区地下非法开采监测关键技术研究[D]. 夏元平. 中国矿业大学, 2020
- [2]基于机载LiDAR点云的榆神矿区采煤沉陷建模[D]. 芦家欣. 西安科技大学, 2020(01)
- [3]黄土山区煤层群开采地表移动规律研究[D]. 沈宇恒. 西安科技大学, 2020(01)
- [4]基于多源监测数据的采煤沉陷区土壤湿度变化研究[D]. 李雯雯. 西安科技大学, 2020(01)
- [5]榆神矿区相邻工作面开采地表动态沉陷规律研究[D]. 赵军仪. 西安科技大学, 2020(01)
- [6]某煤矿水库下安全开采与地表采动影响分析[D]. 李浩飞. 山东科技大学, 2020(06)
- [7]基于GIS的矿山开采沉陷预计与可视化系统设计和实现[D]. 夏颖. 安徽理工大学, 2020(04)
- [8]基于情景模拟的煤炭资源型城市湿地景观生态安全评价与预警研究[D]. 周士园. 中国矿业大学, 2020(01)
- [9]多源异构预测模型融合方法及其在矿山沉陷预测中的应用[D]. 方苏阳. 安徽理工大学, 2019(01)
- [10]组合模型在矿区地表沉降监测中的应用[D]. 程方. 山东科技大学, 2018(03)
标签：工作面论文;