高宁
- 作品数：80 被引量：306H指数：11
- 供职机构：中国矿业大学（北京）更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划河南省教育厅自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球建筑科学自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 建筑物信息分析平台
- 本发明涉及一种建筑物信息分析平台，包括：沉降识别设备，与图像分割设备连接，用于确定被监控建筑物子图像在非线性调整图像中的最高像素点的纵坐标和邻近建筑物子图像在非线性调整图像中的最高像素点的纵坐标之间的差值，当所述差值不在...
- 高宁高彩云杨福芹任成付
- 文献传递
- 一种钛铁矿和氦‑3资源高效统一开采系统
- 本实用新型公开了一种钛铁矿和氦‑3资源高效统一开采系统。所述钛铁矿和氦‑3资源高效统一开采系统，包括统调机构、热化机构、集气机构、采运机构，统调机构设置有矿房、矿柱、采空区、密封套筒，热化机构设置有电磁热化筒、电磁热化支...
- 胡勇赵毅鑫樊国伟高宁王振华
- 文献传递
- GPS高程拟合系统的研究被引量：5
- 2006年
- 本文阐述了GPS高程拟合系统的总体结构设计和数学模型,论述了实现GPS高程拟合的关键技术,作者研制开发了具有数据输入、编辑、计算、分析与输出功能的GPS高程拟合系统,通过实例计算分析,验证了该系统的可靠性与可行性,得出了一些有益结论。
- 高彩云臧德彦高宁
- 关键词：大地高正常高高程拟合高程异常
- 同时利用x^((1))(1)和x^((1))(n)为GM(1,1)建模初始条件的预测方法研究被引量：18
- 2013年
- 以灰色GM(1,1)模型初始条件的优化为主要研究目的,分别讨论了以x(1)(1)、x(1)(n)为初始条件的GM(1,1)建模机理;提出了同时利用x(1)(1)和x(1)(n)为GM(1,1)模型初始条件的新方法,以x(1)(t)的模拟值与原始数据的1-AGO序列的误差平方和最小为约束条件,推导了初始条件优化后的预测模型公式;对模型预测精度起决定性作用的参数进行分析,给出了初始条件优化后模型的适用范围。经大量的数据模拟和预测,发现初始条件优化后的GM(1,1)模型各项精度指标均优于传统的GM(1,1)模型。
- 袁德宝崔希民高宁
- 关键词：GM(1,1)模型
- 顾及不同初始条件的GM(1,1)变形建模研究被引量：11
- 2014年
- 为研究GM(1,1)模型初始条件对变形预测的影响,首先,讨论了不同视角下GM(1,1)初始条件选取的特点;其次,融合新陈代谢和新信息优先建模思想,提出基于初始条件滚动的RnGM模型;最后,通过实例将RnGM模型与已有的初始条件优化的GM(1,1)模型的预测结果进行比较。结果表明,RnGM具有较好的预测精度,更适合变形预测。
- 高彩云崔希民高宁
- 关键词：GM(1,1)模型
- 安全管理、风险管理与应急管理的关系探讨:基于大安全理念视角被引量：24
- 2021年
- 为突破安全管理、风险管理与应急管理关系分析的局限性,在大安全理念视角下充分发挥三者的管理效能,运用文献综述法、思辨法以及对比分析法梳理三者的管理内涵及发展历程;从研究领域、理论范式、责任主体、管理阶段及体系发展沿革5个方面对比分析三者的内在关联。研究结果表明:安全管理、风险管理与应急管理研究领域交集,主要侧重于事故、风险以及突发事件;理论范式交融,管理依据在三者之间存在互通性;三者责任主体相同,都强调全员共同参与,管理阶段存在差异且重点不同,管理体系发展历程各不相同。
- 佟瑞鹏王露露李虹玮高宁安宇
- 关键词：安全管理风险管理应急管理
- 基于灰色模型群的软岩巷道围岩变形预测被引量：6
- 2015年
- 随着煤炭资源逐步转向深部开采,软岩巷道的支护问题显得尤为突出,巷道围岩变形监测及预测对巷道支护设计、维护等具有重要的指导意义。传统的预测方法多基于岩体力学理论,计算过程较为复杂。以巷道围岩变形原始数据作为参考数列,结合灰色系统理论,构建基于全数据GM(1,1)、新信息GM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)等3类预测模型的软岩巷道围岩变形预测灰色模型群,并将其应用于预测某矿软岩巷道顶底板及两帮围岩变形位移。结果表明,利用该灰色模型群进行巷道围岩变形预测的精度较高,能较好地顾及围岩变形新信息对预测精度的影响,使得预测结果更加符合实际。
- 高宁朱宝训李建刚
- 关键词：软岩巷道围岩变形
- 一种工程测绘用便携式工具存放装置
- 本发明属于工程测绘技术领域，尤其是一种工程测绘用便携式工具存放装置，针对背景技术中提出工具收纳装置存在的题，现提出以下方案，包括主机箱，所述主机箱的一侧顶部位置通过螺栓连接有竖直设置的机箱顶盖，且机箱顶盖与主机箱之间转动...
- 丁磊香张娟娟张志敏高宁侯绍洋朱宝训
- 文献传递
- 改进极限学习机的不同类型滑坡位移预测被引量：10
- 2018年
- 针对经典智能算法用于滑坡位移预测时存在的网络结构参数选取复杂、易陷入局部极小等缺陷,提出了基于改进极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)的滑坡位移预测模型。在滑坡变形位移状态辨识基础上,根据其位移变化特征,将滑坡位移曲线类型划分减速-匀速型、匀速-增速型、减速-匀速-增速型、复合型4类,将改进的ELM算法分别用于4种不同类型的滑坡位移预测。基于改进ELM算法构建滑坡位移预测模型时,采用二值区间搜索算法选定最佳隐含层神经元个数和激励函数,并融入数据滚动建模思想,以期提高网络泛化能力和预测精度。以链子崖、卧龙寺、古树屋、新滩滑坡体为例,对ELM预测的适用性进行讨论,实验结果表明,基于ELM构建不同类型滑坡位移预测模型时,具有较高的预测精度,且在网络学习速度等方面优势明显,适用于复杂状况下滑坡体的位移预测。
- 高彩云高彩云
- 关键词：滑坡位移极限学习机
- 一种地质滑坡位移数据采集用监测设备
- 本实用新型公开了一种地质滑坡位移数据采集用监测设备，包括地面，所述地面内固定有两个固定杆，两个所述固定杆的上端均贯穿地面并延伸至地面的上端，两个所述固定杆的上端共同固定有固定板，所述固定板的上端固定有支撑杆，所述支撑杆的...
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- 文献传递
