基于灰色神经网络的边坡稳定性预报方法研究

本文在前人研究成果的基础上,研究了BP神经网络模型和灰色系统理论的原理,依据其适用条件及优缺点,对同一已知边坡取不同样本区间建立GM(1,1)模型,得到不同的预测结果。将多个灰色预测的结果作为输入变量使用BP人工神经网络进行组合,输出组合预测结果。提出了基于灰色神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法,针对边坡的稳定性影响因素的复杂多变性和相当强的不确定性,建立了边坡范例检索模型,通过对边坡稳定性因素的灰色模型预处理,以及边坡范例的神经网络学习,最终实现了当前边坡的稳定性评价。     

基于Bl ender的矿山井巷模型自动生成研究

以开源三维软件Blender和矿山基础信息库为资源,利用Python编程语言提出矿山井巷几何模型的计算方法,并通过Blender自带Python A PI调用Blender建模引擎,从而实现对矿山井巷三维模型的自动生成.运行结果表明所设计的模型简单易行,完全开源后无需软件费用.     

金属矿崩落法改充填法开采可行性评价指标及权重研究

在深入了解崩落与充填采矿法特点的基础上,按照一致性、可测性和科学性原则,选取了7个影响崩落法转充填开采可行性的评价指标,构建了层次评价模型。通过层次分析法与熵值法相结合的主客观赋权组合评价方法,对其指标权重进行了计算。     

基于灰色—BP神经网络组合模型的边坡稳定性预报方法

在前人研究成果的基础上,研究BP神经网络模型和灰色系统理论的原理,依据它们的适用条件及优缺点,对同一已知边坡取不同样本区间建立GM(1,1)模型,得到不同的预测结果。将多个灰色预测的结果作为输入变量,使用BP神经网络进行组合,输出组合预测结果。提出基于灰色神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法,针对边坡稳定性影响因素的复杂多变性和相当强的不确定性,建立了边坡范例检索模型。通过对边坡稳定性因素的灰色模型预处理,以及边坡范例的神经网络学习,最终实现边坡稳定性评价。     

金属矿崩落法改充填法开采可行性评价指标及权重研究

在深入了解崩落与充填采矿法特点的基础上,按照一致性、可测性和科学性原则,选取了7个影响崩落法转充填开采可行性的评价指标,构建了层次评价模型。通过层次分析法与熵值法相结合的主客观赋权组合评价方法,对其指标权重进行了计算。