基于组合预测模型的露天矿高陡边坡滑坡变形研究

• 作者: 曹希西 杨旺生 肖岚 肖海平 郭钟群
• 来源期刊: 金属矿山
• 学科: 工学
• 关键词: 组合预测模型 灰色模型 线性回归 神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 安全与环保
• 页码范围: 169-171
• 页数: 3页
• 分类号: TD854.6
• 字数: 2048字
• 语种: 中文

摘要

随着露天矿山开采规模及深度的不断扩大,致使矿山边坡变陡、变高,而形成高陡边坡,但由于地质条件以及矿山施工等因素的影响,高陡边坡经常发生崩塌、滑坡等比较严重的地质灾害.因此,为加强对露天矿山高陡边坡的变形预测,应及时研究滑坡的变化趋势,开展滑坡预警,指导矿山生产,保障人民的生命财产安全.建立了一种能够更加有效地反映出变形体变化趋势的组合预测模型,并介绍了其建模思想及计算方法,在此基础上,依据某高陡边坡实际监测数据,将其预测结果与独立预测模型的预测结果进行分析比较,结果显示,其精度要优于独立预测模型的精度,且可靠性更高,具有较强的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭钟群	江西理工大学建筑与测绘工程学院	48	176	7.0	10.0
2	肖海平	江西理工大学建筑与测绘工程学院	23	129	6.0	11.0
3	杨旺生		1	10	1.0	1.0
4	肖岚	赣州市国土局测绘科	2	14	2.0	2.0
5	曹希西	江西理工大学建筑与测绘工程学院	15	11	1.0	3.0