基于灰色模型联合BP神经网络的露天矿开采高边坡形变预测方法  

作　　者：田广 

机构地区：[1]武汉建筑材料工业设计研究院有限公司,湖北武汉430074

出　　处：《石材》2025年第4期13-15,共3页Stone

摘　　要：在露天矿开采环境中,由于数据收集的难度和成本,往往难以获得足够多且质量高的历史数据,导致预测结果的精度较低。针对上述问题,提出基于灰色模型联合BP神经网络的露天矿开采高边坡形变预测方法。对露天矿开采高边坡形变监测数据进行预处理,利用灰色模型建模,通过累加处理、灰色微分方程构建和最小二乘法参数估计,对高边坡形变趋势进行预测,结合灰色模型的数据处理能力和BP神经网络的非线性映射能力,实现对露天矿开采高边坡形变的高精度预测。实验结果表明,设计方法能够显著提高预测精度,为露天矿开采的安全和效率提供了有力保障。

关 键 词：灰色模型 BP神经网络 露天矿开采 高边坡 形变预测 

分 类 号：TD325[矿业工程—矿井建设]