基于BP神经网络的矿山排土场滑坡预警模型

• 作者: 窦培谦 谢振华
• 来源期刊: 金属矿山
• 学科: 工学
• 关键词: 排土场滑坡 预警指标 预警模型 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 安全与环保
• 页码范围: 166-169
• 页数: 4页
• 分类号: TD854.7|X936
• 字数: 3497字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢振华	中国劳动关系学院安全工程系	23	43	4.0	5.0
2	窦培谦	中国劳动关系学院安全工程系	19	71	5.0	8.0