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。     

某高海拔高寒地区露天矿边坡稳定性分析

某高海拔高寒地区露天矿最终边坡角采用BP神经网络预测模型所得结果为45°。为验证该预测值的合理性和露天矿设计边坡的稳定性,采用边坡冻融损伤岩体力学参数修正方法和有限元CAD-MIDAS耦合建模技术,详细分析了具有45°边坡角的露天矿冻融边坡的应力、位移分布规律。研究表明:边坡体内部应力和位移量较小,安全系数均大于1.1,满足设计要求,表明设计的45°边坡角较合理,利用BP神经网络预测边坡角的思路具有一定的科学性。     

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。     

BP神经网络在露天矿边坡稳定性分析中的应用

对边坡进行稳定性分析是治理边坡工程的基础,正确确定露天矿边坡稳定性对于露天矿山工程具有非常重要的意义。本文在分析国内外大量露天矿边坡稳定性研究成果的基础上,采用改进的BP神经网络算法建立了露天矿边坡稳定性分析的神经网络预测模型,并对模型的预测精度进行了验证,结果表明,实际输出与期望输出基本吻合。将所建立的网络模型应用某露天矿边坡稳定性预测,取得了较好的效果。     

基于GA-BP模型的露天矿边坡稳定性预测

针对现有研究方法在预测露天矿边坡稳定性时存在适用性不强和误差大的问题,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,提出一种露天矿边坡稳定性预测模型。该模型以坡体容重、黏聚力、内摩擦角、边坡倾角、边坡高度和孔隙压力6个参数为输入变量,以安全系数为输出变量,随后利用该模型对露天矿边坡的实例进行分析,与传统BP神经网络预测模型性能进行比较。研究结果表明:GA-BP模型在进行露天矿边坡稳定性预测时效果好,具有误差小和计算精度高的优点,为准确预测露天矿边坡稳定性提供了一种新的方法。     

露天矿高陡边坡变形预报的最优LMBP算法研究

为提高BP神经网络在露天矿高陡边坡变形监测数据预测的精度与可靠性,建立了基于LM算法改进的LMBP神经网络预测模型。以某露天矿边坡监测数据为样本,构建了LMBP最优网络拓扑结构,通过MATLAB编制程序进行了网络训练和预测,应用结果表明:LMBP神经网络具有良好的函数逼近能力及较快的网络收敛能力,且该模型计算结果较为精确,预测精度较高。     

基于IGWO-SVM的露天矿边坡变形预测

为了克服露天矿边坡变形预测时传统算法精度低的问题,利用改进灰狼算法(IGWO)和支持向量机(SVM)建立了露天矿边坡变形IGWO?SVM模型.引入非线性递减的收敛因子策略和惯性权重策略改进灰狼优化算法,用来确定SVM参数,以达到提高模型精度的目的,并将露天矿边坡变形观测数据输入模型进行验证.结果表明,与SVM和BP模型...     

用BP神经网络分析露天矿边坡的稳定性

影响露天矿边坡稳定性的因素十分复杂,有些因素对边坡的影响程度很难确定,用神经网络分析露天矿边坡的稳定性逐渐受到人们的重视.本文考虑了岩体的粘聚力、摩擦角、客重和水压力比对露天矿边坡稳定性的影响,并通过实例分析比较,说明BP神经网络方法用于露天矿边坡稳定性分析的可行性.     

基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测

针对露天矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,利用遗传算法的全局搜索能力优势,提出了基于遗传算法的最小二乘支持向量回归参数寻优方法,并建立基于遗传最小二乘支持向量回归(GA-LSSVR)的露天矿边坡稳定性预测模型。通过遗传算法对LSSVR进行优化,提高了预测精度和速度。实验结果表明,与BP神经网络、LSSVR模型相比,GA-LSSVR的精度更高,基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测模型更有效。     

基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测

针对露天矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,利用遗传算法的全局搜索能力优势,提出了基于遗传算法的最小二乘支持向量回归参数寻优方法,并建立基于遗传最小二乘支持向量回归(GA-LSSVR)的露天矿边坡稳定性预测模型。通过遗传算法对LSSVR进行优化,提高了预测精度和速度。实验结果表明,与BP神经网络、LSSVR模型相比,GA-LSSVR的精度更高,基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测模型更有效。     

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。     

BP神经网络在魏家峁露天煤矿的应用

介绍了人工神经网络技术中的BP神经网络的工作原理、基本算法,以及网络的设计,并列举了BP神经网络在露天矿产量预测、边坡稳定性、露天矿边坡角的确定等工程实践中的应用,预测结果与实际情况较相似,具有一定的科学性。     

基于位移监测信息的露天矿沿帮排土场边坡稳定性分析

以黑岱沟露天矿首采区南端帮开挖为例,在分析边坡工程地质条件和滑坡影响因素的基础上,建立了边坡变形监测系统,采用BP神经网络建立了边坡位移与强度折减系数之间的关系曲线,实现了端帮开挖过程中沿帮排土场边坡稳定性的动态评价。     

露天矿边坡监测中的小波滤噪与BPANN预测

针对边坡变形量预测难的问题, 将小波分析与BP神经网络预测相结合, 采用小波变换对边坡变形监测数据进行信噪分离, 进而消除观测误差, 通过BP神经网络预测模型BPANN对处理后数据进行再处理, 对边坡变形量以及变形趋势进行预测。进而提出了一种基于小波变换和BPANN模型对露天矿边坡变形监测数据进行处理分析的方法, 并在鞍山某露天矿进行了实际应用。实例结果表明: 利用小波去噪与BPANN模型预测的监测点精度达到3 mm, 满足二等变形监测的要求, 数据处理简便, 在露天矿边坡变形监测数据的消噪与预测中具有实际应用价值。     

基于PCA-RVM的露天矿边坡稳定性预测模型

针对当前露天矿边坡稳定性预测模型精度不高、效率低等问题,提出一种将主成分分析法(PCA)和相关向量机(RVM)相结合的露天矿边坡稳定性预测模型.该模型运用PCA对影响边坡稳定性的多个影响因素变量进行降维,筛选出4个相互独立的主成分变量;借助RVM映射边坡稳定性安全系数与主成分变量之间的非线性关系,建立基于PCA-RVM...     

BP神经网络在露天矿边坡位移预测中的应用

随着露天矿开采深度的不断增加,矿山边坡高度也不断增加,随之而来的是对边坡稳定的维护与控制的难度大大增加。在全球卫星定位系统(GPS)所获得的露天矿边坡位移监测资料的基础上,应用BP神经网络模型对实测数据进行模拟计算和预测。分析结果表明,模型合理、可靠,精度较高。     

井采影响下露天矿边坡岩层移动规律研究

在研究了Ⅱ型露井协采端帮变形机理,井工二矿采动影响下安家岭露天矿边坡位移的变形规律,得出井工二矿采动影响下露天矿边坡位移呈现为典型边坡蠕动变形规律的结论。     

应用BP神经网络确定露天矿边坡角

应用人工神经网络理论,提出了预测露天矿边坡角的新方法.通过收集到的边坡角的实例,对所建立的BP网络模型进行训练与预测.预测结果表明,人工神经网络模型预测露天矿边坡角有很高的精度,对露天矿边坡角的设计有很高的参考价值.     

融合自注意力机制的Conv-LSTM边坡位移预测方法

露天矿边坡的稳定性直接影响到矿山的安全生产,边坡位移监测数据是表征边坡变形发展过程的重要参量,通过对监测数据进行分析研究,有助于实现滑坡预警。以河北金隅鼎鑫水泥有限公司某开采中的矿山边坡为例,基于监测点采集的边坡位移数据,建立了基于卷积—长短期记忆网络(Conv-LSTM)的多因素边坡位移预测模型。利用长短期记忆网络(Long Short-term Memory,LSTM)提取位移时间序列中的时序信息,通过卷积层提取位移序列中隐藏的深层特征。针对卷积层对于数据之间内部特征提取不充分的问题,引入自注意力机制(Self-attention Mechanism)充分提取边坡位移数据之间的关系特征。试验结果表明:融合自注意力机制的Conv-LSTM边坡位移预测模型的预测准确率较高,与原始位移序列的相关性较好,能更真实地反映边坡变形规律。     

远程位移实时监测技术在露天矿边坡预警中的应用

随着露天矿开采到界,裸露岩体长期受风化、雨水侵蚀影响,边坡岩体结构越来越弱,围岩的支承能力越来越小,加之弱层的存在,更加导致了露天矿边坡处于不稳定状态,随时具有发生大规模滑坡的危险。根据滑坡前边坡变形的外在反映,研究边坡远程位移实时监测预报系统,根据位移-时间曲线对滑坡进行预报,该系统实现了边坡位移全天24 h连续自动监测。并成功预报了平庄西露天矿2013年4月17日滑坡,对其他露天矿边坡监测具有重要现实指导意义。