融合D-InSAR技术和SVM算法的城口锰矿开采沉陷预计模型

• 作者: 张广宇 李艳 王鑑航
• 来源期刊: 金属矿山
• 学科: 工学
• 关键词: 开采沉陷 D-InSAR SVM
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 地质与测量
• 页码范围: 137-142
• 页数: 6页
• 分类号: TD325
• 字数: 1747字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19614/j.cnki.jsks.201801027

摘要

由于传统矿山沉陷监测技术和沉陷预计方法难以进行有机结合,导致矿山开采沉陷预计精度较低.以重庆城口锰矿为例,将D-InSAR技术与SVM算法进行有机结合,采用由D-InSAR(Differential synthetic aperture radar)技术获取的矿区开采沉陷监测值作为支持向量机(Support vectormachine,SVM)算法的训练样本,得到了SVM算法参数,构建了开采沉陷预计的SVM模型.研究表明:预计值与D-InSAR实测值的最大绝对误差为12mm,最小绝对误差为0.06mm,平均绝对误差为7.08mm,最大相对误差为4.2%,最小相对误差为0.14%,平均相对误差为2.3%,表明所构建的SVM开采沉陷预计模型精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张广宇	长春理工大学国有资产管理处	11	25	3.0	4.0
2	李艳	吉林交通职业技术学院基础部	19	13	2.0	2.0
3	王鑑航	吉林交通职业技术学院电子信息学院	10	6	2.0	2.0