摘要
为对露天矿山边坡的变形趋势作出了科学的分析与预测,将GM(1,1)灰色模型与Elman神经网络模型结合,选取露天矿山实测位移数据进行了分析,并对两种预测模型方法进行比较。通过预测结果数据得出:两种模型均可对边坡位移进行较精确的预测,灰色GM(1,1)模型较为简洁,Elman神经网络模型预测值相对于灰色GM(1,1)模型预测值更加接近实际监测位移数据相对误差较小。两种预测模型均能基于现有数据对之后的发展规律作出预测,从而为露天矿山企业安全措施的制定提供重要参考依据。
出处
《内蒙古科技与经济》
2021年第15期106-107,109,共3页
Inner Mongolia Science Technology & Economy
基金
国家级大学生创新训练计划项目“基于露井联采边坡失稳下的多源信息监测防护及研究”(202010127002)
内蒙古高校基金“露井联采边坡失稳规律及基于多源信息失稳预测技术研究”(NJZY19127)。
