神经网络在宝日希勒露天煤矿边坡变形预测中的应用

• 作者: 朱立仁 鞠兴军 黄玉凯
• 来源期刊: 露天采矿技术
• 学科: 工学
• 关键词: 露天煤矿 边坡 变形 BP神经网
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 采矿工程
• 页码范围: 14-15,17
• 分类号: TD824.7
• 字数: 1925字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9816.2011.03.005

摘要

随着宝日希勒露天矿开挖深度的增大,边坡变形的预测与控制己成为露天矿安全生产的关键问题之一.由于边坡变形预测是一个复杂的非线性问题,而传统的边坡变形预测理论计算法和实测数据分析法都不同程度存在着局限性,通过深入分析人工神经网络的结构、参数特征及学习算法,建立了边坡变形预测的人工神经网络BP模型.利用所建立的模型对边坡变形进行了预测,预测结果与实际监测数据非常接近.说明采用人工神经网络BP模型进行边坡变形预测是可行且有效的,可推广应用于工程实践中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄玉凯		9	23	3.0	4.0
2	朱立仁		4	14	3.0	3.0
3	鞠兴军		8	24	3.0	4.0