基于多变量自优化动态神经网络的“阶跃型”滑坡变形预测

传统累计变形预测方法在曲线结构分解和表征模型选择上具有多样性,由此引起了工作量大、预测精度低以及预测方法适用对象较局限等问题,为此考虑降雨量、库水位、库水位变化对滑坡累计变形的影响,基于非线性自回归模型建立了多变量自优化动态神经网络,并将其应用在三峡库区典型的“阶跃型”滑坡——白家包滑坡累计位移预测中。通过对滑坡变形累计曲线时间序列的分析,采用神经网络方法对全曲线模型进行求解,形成了非线性自回归神经网络模型,利用多种群遗传算法对神经网络的参数和结构进行优化训练,并将适应度函数均方误差作为预测模型误差偏离标准。结果表明:所提出的自优化动态神经网络对滑坡多个测点的累计位移拟合精度高,误差可控制在1%左右,预测过程减少了主观因素引起的误差,考虑了滑坡发展过程的动态性,可为“阶跃型”滑坡累计位移的实时预测提供参考。     

基于EMD分解和改进GWO-BP神经网络的滑坡位移预测

考虑到滑坡位移受多因素的影响,结合信号分解与智能算法,提出了一种时序分解-模型构建-模型训练的EMD-BP-TIGWO滑坡位移预测方法。首先,利用EMD方法将滑坡监测数据分解为多个IMF分量及一个残余量,将分解后的分量划分为周期项及趋势项位移;其次,构建BP-TIGWO模型,引入Tent映射及自适应权重,提高灰狼算法的收敛速度及全局搜索能力,并利用TIGWO算法优化BP神经网络的权值及阈值;利用Pearson相关系数对周期项滑坡位移与降雨量间的时滞期数进行分析,利用优化后的BP模型分别对周期及趋势项滑坡位移进行预测;最后,将各分量预测值进行叠加得到滑坡累计位移预测值,并对模型预测准确率进行评价。实验结果表明,EMD-BP-TIGWO模型在考虑降雨输入特征下,连续32 d预测的RMSE、MAE及R²分别为0.64、0.51及0.97,模型预测精度明显高于未考虑时滞的EMD-GWO-BP、EMD-GWO-BP、BP-TIGWO、BP模型的预测精度,可为预测滑坡的位移提供参考。     

PSO-Elman神经网络在尾矿坝位移预测中的应用

由于BP神经网络模型容易出现局部极小值和训练时间长等缺陷,Elman神经网络模型有搜索速度慢、易出现局部最优等不足,因此考虑采用PSO-Elman神经网络模型进行尾矿坝位移预测。利用Matlab神经网络工具箱对PSO-Elman神经网络、Elman神经网络、BP神经网络三种模型进行编程,结合工程算例,验证了PSOElman神经网络模型在尾矿坝位移监测数据预测分析中具有更好的预测效果。     

基于CT-GRNN模型的采场顶板位移预测

将混沌学理论与广义神经网络相结合构建了基于CT-GRNN的采场顶板位移预测模型。首先应用Matlab混沌工具箱, 对顶板位移数据进行混沌判别, 得出顶板位移数据混沌时间序列的特点, 进而对顶板位移数据进行相空间重构, 最后采用广义回归神经网络对采场顶板位移进行预测。以新桥矿E15、E27采场顶板位移预测为例, CT-GRNN模型的预测误差分别为2.1%和2.6%, 相比传统BP神经网络预测（预测误差分别为5.7%和4.8%）, 精度得到大幅度提高, 可作为采场顶板位移预测的一种新手段。     

基于FA-BP神经网络的巷道位移预测研究

针对传统位移预测算法求解巷道位移时预测精度不佳且误差大等问题，建立萤火虫算法（FA）优化BP神经网络的预测模型，解决了BP神经网络初始权值和阈值难以确定、预测模型参数局部最优及预测精度不佳等问题。以锦丰金矿30中段巷道为研究对象，利用巷道顶板和两帮的位移监测数据进行预测分析，并采用BP神经网络模型与FA-BP神经网络模型进行比较。研究结果表明：FA-BP神经网络模型的平均相对误差分别为0.15%和0.13%,BP神经网络模型分别为-2.02%和0.87%，说明FA-BP神经网络模型具有更好的预测精度。     

基于BP神经网络的矿石非计划贫化预测

为了消除等效线性超挖（Equivalent Linear Overbreak Slough,ELOS）经验图表法估算矿石非计划贫化的局限性,采用BP神经网络算法,以采场稳定指数、水力半径、钻孔平均偏斜量和炸药单耗为输入变量,以量化矿石非计划贫化的等效线性超挖深度为输出变量,建立了隐含层神经元节点数为6的3层BP神经网络预测模型。经过120组样本数据模型训练和样本测试,BP神经网络预测模型的拟合度为0.987 42、均方误差为9×10-5,预测的相对误差约6%,形成了矿石非计划贫化预测方法。应用BP神经网络非计划贫化模型对三道桥铅锌矿试验采场进行了矿石非计划贫化计算。结果表明：基于BP神经网络的矿石非计划贫化计算值为0.717 m,与现场实测值（0.7 m）相比,其相对误差为2.4%,优于经验图表法和数值模拟分析法的计算结果（0.80 m和0.55 m）,可用于实际矿山的矿石非计划贫化预测。     

基于BP神经网络的矿山排土场滑坡预警模型

排土场滑坡是矿山的重大灾害之一,威胁矿山的安全生产。提出了矿山排土场滑坡预警指标体系,针对综合预警指标,建立了基于BP神经网络的排土场滑坡预警模型。将黏聚力、内摩擦角、地表位移、内部位移、降雨量等10个指标作为网络的输入单元,选取合适的激励函数和学习步长,利用实际工程的20组样本数据,采用改进的梯度算法完成了BP神经网络的学习。应用学习好的预警模型对贵州某矿排土场进行了滑坡预警分析,结果与实际情况一致。该预警模型合理可靠,具有推广应用价值。     

基于BPNN与ANFIS的铀矿产品价格时间序列预测比较研究

矿业项目投资决策系统涉及到矿产品价格、生产成本、市场需求及风险利率水平等主要变量,其中,矿石价格起主导作用,且其波动性呈非线性特征,难以用经典的时间序列理论来预测,因而难以实现矿业投资决策系统的最优化。以铀矿资源为例,采用BP神经网络与自适应模糊推理系统（ANFIS）技术,并结合时间序列技术分别建立铀矿产品价格的BP神经网络和ANFIS时间序列模型,并对铀矿产品价格的预测进行了比较分析,研究结果表明,铀矿石价格的ANFIS时间序列比BP神经网络时间序列具有较好的预测效果。     

基于SSA-BP的露天矿山边坡位移变形预测

针对传统的BP神经网络在预测露天矿山边坡位移变形时存在的局限性,构造了一种基于麻雀搜索算法（SSA）和BP神经网络相结合的边坡位移变形预测模型,先利用麻雀搜索算法对传统的BP神经网络进行权值与阈值的优化,再将麻雀搜索算法优化后的BP神经网络算法（SSA-BP）运用于露天矿山边坡位移的预测。为了验证算法的可行性,将SSA-BP预测模型与WOA-BP、BP以及Elman预测模型针对露天矿山边坡位移变形量的预测结果进行比较。实验结果表明：SSA-BP预测模型针对露天矿山边坡位移变形量的预测相比其他三种模型,其迭代速度块,寻优能力强;通过预测精度评价指标来看,SSA-BP算法的R^2、RMSE、MAPE、MAE、MSE明显优于另外三组算法。为露天矿山边坡位移变形预测提供了一种新的思路和方法。     

基于纵向数据与突变理论的边坡滑坡预测新方法及其应用

基于边坡位移监测数据满足纵向数据部分线性模型的假定,采用广义最小二乘法求得回归系数和回归函数,应用B样条法对坡表水平位移和观测时间进行回归分析,得到纵向数据部分线性模型函数.然后将该函数依泰勒级数展开并截取部分函数项,通过变量代换转换成尖点突变模型形式,由突变判据进行边坡滑移危险性识别及边坡滑坡预测.该新方法的提出丰富了滑坡预报理论,并得到了现场实测数据的验证.     

边坡位移时间关系模拟的人工神经网络模型

利用Matlab语言编程建立BP神经网络模型，并基于大量的历史位移数据模拟了边坡位移与时间的关系．最后将模型用于山东省莱州仓上金矿北帮边坡的位移预测．比较表明，模型计算结果与监测值相差很小，说明应用模型预测边坡位移是可行的．     

BP神经网络和线性神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用研究

煤与瓦斯突出预测对于煤矿安全生产具有重要意义。人工神经网络是一种用于处理非线性问题的较好方法。采用人工神经网络原理,建立煤与瓦斯突出预测的神经网络模型,为煤与瓦斯突出预测提供新的理论参考依据。研究了线性神经网络和BP神经网络的工作原理,论述了基于MatLab的编程实现。结果表明,两种方法均能满足要求,但BP神经网络的预测精度更高。     

共轭梯度法优化的BP神经网络焦炭质量预测模型

针对目前焦炭质量预测线性方法的现状及不足,建立了共轭梯度法优化的BP神经网络焦炭质量预测模型。该模型既能满足焦炭质量预测的非线性关系,又克服了神经网络收敛速度低、易陷入局部极小值的缺点。模型的实例验证分析表明,共轭梯度法优化的BP神经网络焦炭质量预测模型有较好的适应性和预测精度,具有一定的实际应用价值。     

基于多元线性回归-BP 神经网络的自移式破碎机生产能力预测

本文在对自移式破碎机系统生产能力影响因素分析的基础上,选取设备运行时间、炸药单耗和电铲作业周期时间作为可量化自变量,以系统生产能力为因变量建立多元线性回归方程,得到系统生产能力的预测模型。对多元线性回归模型预测结果的残差建立BP神经网络模型,利BP神经网络非线性拟合能力对残差进行调整。以某露天煤矿自移式破碎机系统生产数据为样本进行计算,多元线性回归模型预测误差为7％,修正后的模型预测误差为1．42％,预测精度显著提高。     

安全性预测模型的神经网络方法及其改进的对比研究

指出了对煤矿安全性指标进行合理预测的传统预测方法存在的不足，提出了应用人工神经网络建立BP网络及其改进模型的预测方法，并通过基于时间序列的实例比较了BP网络及其改进模型的预测结果。结果表明，用神经网络改进方法进行安全预测效果较好。     

基于神经网络铀矿边坡稳定性分析

如何能比较准确地预测滑坡的发生,已成为各矿山开采过程中的难题之一。对人工神经网络及BP网络模型作了简要的介绍,分析BP网络的结构特点、参数选择、数据收集与处理、构造网络模型等问题之后, 以中核金安铀矿的边坡稳定状况为学习训练样本及预测样本, 建立了预报模型。讨论了基于BP神经网络技术的边坡岩体稳定性分析方法及其有效性。实例计算表明,通过样本的训练检验,利用人工神经网络方法对边坡稳定性的预测取得了比较满意的效果,为今后此类边坡稳定性的评价提供了可借鉴的方法。为神经网络在矿山边坡稳定性的应用提供了可行性。     

基于神经网络的自然发火危险性评价与预测

对采空区煤炭自然发火进行了危险性评价,从自然发火条件入手,建立采空区自然发火事故模型,确定采空区发火现状危险等级为C级,较危险;利用采空区已有的自然发火预测指标建立BP神经网络的时间序列预测模型,对未来该采空区有无发火危险进行了预测,确定未来采空区发火可能性大小.结果表明:运用BP神经网络的时间序列预测模型对煤炭自然发火进行预测,采空区自然发火处于"有发火危险"程度,发火危险性较大,因此应做好采空区火灾预防工作.     

基于PSO优化BP神经网络的露天矿边坡位移预测模型

BP神经网络的初始连接权重和阈值对露天矿边坡位移预测的精度和收敛速度有重要影响。鉴于粒子群优化(PSO)算法具有全局搜索性能和收敛速度快,引入PSO算法对BP神经网络的初始连接权重和阈值进行全局优化,提出了基于PSO优化BP神经网络的露天矿边坡位移预测模型。将所提出的模型应用于实际案例中,并与BP神经网络进行对比。结果表明:该模型能够提高BP神经网络在露天矿边坡位移预测中的精度和收敛速度,预测结果的最大相对误差和平均相对误差分别是0.566 8%和0.353 0%,具有较好的精度和实际应用价值。     

基于GA-BP神经网络的矿井粉尘浓度预测研究

为了准确预测矿井粉尘浓度,有效防治矿井粉尘危害,运用遗传算法优化的BP神经网络预测模型(GA-BP模型)对某矿山工作面时间序列粉尘浓度进行预测,以预测结果的相对误差、平均绝对百分比误差来评判模型的预测准确性。再利用BP神经网络预测模型,卷积神经网络预测模型(CNN模型)的预测结果同GA-BP预测模型的预测结果进行对比验证,以均方根误差来评价三种模型的预测效果。结果表明,应用GA-BP预测模型,相对误差最大为4.27%,最小为0.14%,相对误差都在10%以内,预测样本的平均绝对百分比误差(MAPE)小于10%,达到了高精度预测要求。CNN、BP、GA-BP三种预测模型的RMSE值分别为1.1007、1.0008、0.9354,GA-BP预测模型对于该矿山工作面粉尘浓度预测效果最好。     

小波神经网络在露天矿边坡变形预测中的应用

为了提高边坡位移变形监测数据预测的精度和可靠性,建立了基于改进BP算法的小波神经网络预测模型。以水厂铁矿GPS边坡监测数据为样本,通过编制Matlab小波神经网络程序进行训练和预测。结果表明,小波神经网络预测模型有良好的函数逼近能力及容错能力。因此,该预测模型在非线性时间序列预测中,具有高精度性和可靠性。