导读:本文包含了稳定性预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:稳定性,神经网络,关节,算法,采空区,车辆,因素。
稳定性预测论文文献综述
李德珅[1]（2019）在《榆林市某煤矿地质环境稳定性预测与治理措施》一文中研究指出以榆林市某煤矿地质环境为研究对象,通过对矿区地质环境现状调查及未来矿区开采地质环境发生变化后稳定性预测,分析煤矿开采过程中环境破坏的形式及影响因素,针对矿区现存及可能发生主要地质环境问题,如:地面沉陷、地裂缝、地面塌陷、含水层破坏、土地类型遭到破坏等,通过预测方法的建立和煤矿实地调查数据的计算,结合周边煤矿的实测资料以及国内煤矿地质环境稳定性分析经验,有目的性的对矿区地质环境稳定性进行预测,并根据地质环境稳定性预测结果,提出合理有效的治理措施方法。(本文来源于《城市地质》期刊2019年04期）
王蒙,王斌,王飞[2]（2019）在《基于遗传优化BP神经网络的尾矿库边坡稳定性预测》一文中研究指出针对BP神经网络具有收敛速度慢以及极值容易陷入局部最小的劣势,提出使用遗传算法对BP神经网络进行改进,优化BP神经网络的权值和阈值,并将改进的算法应用于尾矿库边坡稳定性预测中.算例仿真结果表明,所提算法对尾矿库边坡稳定性预测具有较高的精确度.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2019年11期）
陈晓奇[3]（2019）在《急倾斜煤层采空区覆岩稳定性预测》一文中研究指出本篇文章对新疆的某个急倾斜煤层采空区覆岩稳定性进行重点的思考分析,对其失稳特征、影响因素以及拟建场地等进行讨论。通过相关资料对采空区围岩移动破坏的基本规律、采空区上方地表移动以及变形的基本规律等进行掌握,最终以拟建场地的方法来提高其稳定性,这更好的保障了人们的生命安全和财产安全。(本文来源于《当代化工研究》期刊2019年13期）
陈欣然[4]（2019）在《基于灰色预测模型的边坡稳定性研究》一文中研究指出影响路基边坡稳定性的因素具有复杂性和不确定性,文章对灰色系统理论进行了描述,通过建立灰色GM(1,1)模型对边坡稳定性系数进行预测,得到了下一次边坡检测的稳定性系数估计值,并应用实例进行分析与比较,符合实际情况。(本文来源于《工程技术研究》期刊2019年19期）
郭华,王建平[5]（2019）在《基于BP神经网络和多元回归的边坡稳定性预测研究》一文中研究指出针对京新高速张家口路段的5个工程边坡进行了基于BP神经网络和多元回归的稳定性预测模型比较研究。结合45个不同土质参数的公路边坡实例,将影响路基边坡稳定性的岩土体内摩擦角、内聚力、重度、边坡角、边坡高度以及孔隙水压力6个主要因素作为评价因子。采用BP神经网络和多元回归两种预测方法对边坡的安全系数进行预测分析。通过对比两种模型的预测值和实际值以及方差和均方根误差,结果表明,两种模型都有较高的预测准确度,相比之下BP神经网络较之多元回归具有更精确的预测结果,更适用于边坡稳定性的预测分析。(本文来源于《低温建筑技术》期刊2019年09期）
赵波,田秀霞,李灿[6]（2019）在《基于自适应神经网络的电网稳定性预测》一文中研究指出电网安全稳定是电力企业乃至整个社会改革、发展、稳定的基础.随着电网结构复杂度的增加,更需要电网安全和稳定地运行,这是保证国民经济快速良好发展的重要要求.基于机器学习方法,提出了一种优化神经网络的电网稳定性预测模型,并和经典机器学习方法进行了横向对比.通过UCI 2018年电网稳定性仿真数据集的实验分析,结果表明,所提出的方法可以达到更高的预测准确率,同时也为电力大数据的研究提供了新思路.(本文来源于《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
吕树杰,李郝林[7]（2019）在《数控型腔铣削加工稳定性预测》一文中研究指出数控型腔铣削加工过程中,铣刀进入拐角时,刀具-工件间啮合信息的变化通常会引起颤振。针对这一状况,在用半离散算法对刀具-工件啮合状况恒定铣削加工稳定性预测的基础上,结合数控型腔铣削加工过程中加工路径引起的刀具-工件间啮合信息的变化,针对给定的加工路径提出了型腔铣削加工稳定性预测的方法。试验证明,该方法能在数控加工时对型腔加工过程中的铣削稳定性进行成功预测。(本文来源于《中国机械工程》期刊2019年18期）
申园,王丹丹,赵性泉[8]（2019）在《血清脂蛋白相关磷脂酶A2水平对颈动脉粥样硬化斑块及其稳定性预测价值的研究》一文中研究指出目的研究血清脂蛋白相关磷脂酶A2(1ipoprotein-associated phospholipase A2,Lp-PLA2)水平对颈动脉粥样硬化斑块及其稳定性的预测价值。方法本研究患者来源于无症状性多血管床狭窄的社区研究(AsymptomaticPolyvascular Abnormalities Community,APAC)。检测入组患者血清Lp-PLA2水平,通过超声评估颈动脉粥样硬化斑块特点。按照血清Lp-PLA2水平的四分位数,将受试者分为4组,用Logistic回归模型分析血清Lp-PLA2水平与颈动脉粥样硬化斑块及斑块稳定性的关系。结果高Lp-PLA2水平(>159.1 ng/mL)是颈动脉不稳定斑块发生的预测因素(OR 2.8,95%CI2.0～3.8,P<0.0001),在校正危险因素后,这种趋势没有发生变化(OR 1.7,95%CI 1.2～2.5,P=0.0067),在<60岁受试者中,该差异仍然存在(OR 1.7,95%CI 1.1～2.7,P=0.0142),但在≥60岁受试者中,其预测价值未达到统计学意义。结论较高血清Lp-PLA2水平是颈动脉不稳定粥样硬化斑块发生的预测因素,尤其在<60岁患者中。(本文来源于《中国卒中杂志》期刊2019年09期）
李军,唐爽,周伟[9]（2019）在《考虑车辆稳定性的模型预测路径跟踪方法》一文中研究指出针对目前车辆路径跟踪控制大多集中于跟踪的精确性,却忽略车辆行驶稳定性的问题,提出一种考虑车辆稳定性的模型预测路径跟踪方法.首先,以简化后的车辆动力学模型为基础,推导线性时变路径跟踪预测模型,增添表征车辆稳定性的质心侧偏角等约束条件;然后,对二次规划进行求解,添加向量松弛因子解决计算中出现的无解问题;最后,通过Carsim和Matlab/Simulink联合仿真对文中方法进行验证.仿真结果表明:基于文中所提方法设计的控制器能够在不同车速、不同附着系数下,保证跟踪参考路径较为精确的同时,还可以保证车辆的稳定性.(本文来源于《华侨大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
谢晓飞[10]（2019）在《预测评估Lisfranc损伤不稳定性的因素》一文中研究指出目的:Lisfranc损伤的发生几率比之前报道的要高,最常见的损伤机制是低能量损伤。在Lisfranc损伤中,跖跗关节的稳定性对损伤的治疗方式选择具有指导意义,确定稳定性,特别是在轻微的Lisfranc损伤中,是很有挑战性的。本研究的目的是探讨Lisfranc损伤稳定性的预测因素。方法:2016年7月至2018年8月在我院就诊的96例Lisfranc损伤进行统计分析,诊断依据是经影像学证实的跖跗关节关节损伤,Lisfranc损伤(尤其是低能量损伤)是非常容易漏诊的,所以负重位片或者中足CT检查对于明确诊断是必不可少的。分析探讨影像学结果与跖跗关节稳定性之间的关系。结果:Lisfranc损伤中高能量损伤仅占31%。不稳定损伤的发生率为42.9%,女性比男性更常见(p=0.012)。累及两个跖跗关节的关节内骨折增加了不稳定的风险(p=0.009),第二跖跗关节高度在不稳定损伤组低于稳定损伤组(p=0.036)。结论:Lisfranc损伤最常见的损伤机制是低能量损伤,女性比男性常见。累及两个或者以上的跖跗关节的关节内骨折、第二跖跗关节高度可以考虑作为预测评估Lisfranc损伤不稳定性的因素。(本文来源于《2019楚天骨科高峰论坛暨第二十六届中国中西医结合骨伤科学术年会论文集》期刊2019-09-10）
稳定性预测论文开题报告
（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：
针对BP神经网络具有收敛速度慢以及极值容易陷入局部最小的劣势,提出使用遗传算法对BP神经网络进行改进,优化BP神经网络的权值和阈值,并将改进的算法应用于尾矿库边坡稳定性预测中.算例仿真结果表明,所提算法对尾矿库边坡稳定性预测具有较高的精确度.
（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。
稳定性预测论文参考文献
[1].李德珅.榆林市某煤矿地质环境稳定性预测与治理措施[J].城市地质.2019
[2].王蒙,王斌,王飞.基于遗传优化BP神经网络的尾矿库边坡稳定性预测[J].赤峰学院学报(自然科学版).2019
[3].陈晓奇.急倾斜煤层采空区覆岩稳定性预测[J].当代化工研究.2019
[4].陈欣然.基于灰色预测模型的边坡稳定性研究[J].工程技术研究.2019
[5].郭华,王建平.基于BP神经网络和多元回归的边坡稳定性预测研究[J].低温建筑技术.2019
[6].赵波,田秀霞,李灿.基于自适应神经网络的电网稳定性预测[J].华东师范大学学报(自然科学版).2019
[7].吕树杰,李郝林.数控型腔铣削加工稳定性预测[J].中国机械工程.2019
[8].申园,王丹丹,赵性泉.血清脂蛋白相关磷脂酶A2水平对颈动脉粥样硬化斑块及其稳定性预测价值的研究[J].中国卒中杂志.2019
[9].李军,唐爽,周伟.考虑车辆稳定性的模型预测路径跟踪方法[J].华侨大学学报(自然科学版).2019
[10].谢晓飞.预测评估Lisfranc损伤不稳定性的因素[C].2019楚天骨科高峰论坛暨第二十六届中国中西医结合骨伤科学术年会论文集.2019
论文知识图
