基于Elman型神经网络的金川二矿地表岩移时序预测模型

• 作者: 徐锡伟 袁仁茂 邓清海 马凤山
• 来源期刊: 工程地质学报
• 学科: 工学
• 关键词: Elman神经网络 时序预测模型 地表岩移 金川镍矿
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 116-123
• 页数: 8页
• 分类号: TD824
• 字数: 5786字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9665.2008.01.021

摘要

建立于煤矿开采基础之上的矿山开采沉陷理论和预测方法并不适用于象金川这样厚大、陡倾的金属矿床开采的岩移问题,因此,本文探讨利用神经网络来对地表岩移进行预测.根据Elman神经网络能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,提出了利用Elman神经网络建立地表岩移时序预报模型的方法.利用金川二矿区GPS监测所得到的时间序列数据,通过对Elman神经网络模型预测值与GPS实测值之间的比较,结果表明模型预测显示了良好的准确性,特别是在时间步长较短情况下,应用于实际预测一定程度上可以弥补金属矿山岩移预测方法不足的缺憾.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐锡伟		202	5590	39.0	67.0
2	袁仁茂	中国科学院地质与地球物理研究所	10	120	6.0	10.0
6	马凤山	中国科学院地质与地球物理研究所	66	629	14.0	21.0
7	邓清海	中国科学院地质与地球物理研究所	11	115	6.0	10.0