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1、第19卷第7期中国矿业Vo1.I9.NO.72010年7月CHINAMININGMAGAZINEJu120i0小波神经网络在露天矿边坡变形预测中的应用李长洪,范丽萍,郭俊温。(1.北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室,北京100083;2.北京科技大学土木与环境工程学院,北京100083;3.内蒙古科技大学,内蒙古包头014010)摘要:为了提高边坡位移变形监测数据预测的精度和可靠性,建立了基于改进BP算法的小波神经网络预测模型。以水厂铁矿GPS边坡监测数据为样本,通过编制Matlab小波神经网络程序
2、进行训练和预测。结果表明,小波神经网络预测模型有良好的函数逼近能力及容错能力。因此,该预测模型在非线性时间序列预测中,具有高精度性和可靠性。关键词:小波神经网路;边坡变形;变形预测中图分类号:TD326文献标识码:B文章编号:1004—4051(2010)070077—03Applicationofwaveletneuralnetworkinopen—pitmineslopedeformationpredictionFANLi—ping一.LIChang-hong.GUOJun—wen。(1.KeyLaborato
3、ryoftheMinistryofEducationofChinaforEfficientMiningandSafetyofMetalMines,USTB,Beijing100083,China;2.SchoolofCivilandEnvironmentalEngineering,USTB,Beijing100083,China;3.InnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology,Baotou014010,China)Abstract:improvetheaccuracy
4、andreliabilityofthepredictionofslopedeformationdisplacementmoni—totingdata,thepredictivemodelofwaveletneuralnetworkbasedonBPalgorithmisestablished.TheGPSslopemonitoringdatainShuichangironmineareviewedassamples,andtheyaretrainedandpredictedthroughmakingMatlabpr
5、ogram.Itindicatesthatthewaveletneuralnetworkpredictivemodelhadthemorenimbleeffectiveapproximationoffunctionabilityandthestrongfaulttolerance.Withtheexampletested,thewaveletneuralnetworkpredictivemode1havethehigh—precisionandreliabilityinnonlineartimeseriespred
6、iction.Keywords:waveletneuralnetwork;slopedeformation;deformationprediction露天矿开采深度的不断增加,致使矿山边坡坡形变出现加速蠕动时,建立一种具有较高预测高度不断加大。特别是近年来,一些矿山采用并精度的、能够充分利用边坡变形监测数据、准确段靠帮工艺来提高最终边坡角,以致使边坡稳定预测各种变形轨迹的预测预报系统,就显得颇为性的控制和维护难度加大[1]。这样,露天矿边坡稳重要。定性连续、经常的监测,也凸显得很重要l2J。边目前,国内外基于数理统
7、计与经验,已提出了坡变形监测数据,可看做是一非线性时间序列,多种利用边坡的位移时间序列对边坡进行变形预测即随时间改变而随机变化的序列,用各点前面若的方法,但由于种种原因都没有得到广泛应用。小干期的数据来预测当前和以后的数据。而非线性波神经网络是小波分析和神经网络二者优点的的结时间序列预测模型的建立,长期以来是一个比较合体,给神经网络注入了新的活力_5]。基于小波神棘手的问题,没有一种通用的方法或模式。当边经网络的研究与应用已被人们所关注,将小波神经网络用于非线性建模,已成为非线性系统建模的新途径,适合于研究复杂的边
8、坡变形问题。收稿日期:2010一OII9基金项目:国家重点基础研究发展规划973项目(编号1基于改进BP算法的小波神经网络2010CB731501;编号:2O1OCB7315O6)基于改进BP算法的小波神经网络,是一种建作者简介:李长洪(1962一),男,教授,博士生导师。78中国矿业第l9卷立在小波分析理论基础之上的新型神经网路模一嚣+型_7],引入小波基
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