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题名基于组合预测模型的露天矿高陡边坡滑坡变形研究
被引量:9
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作者
肖海平
杨旺生
肖岚
郭钟群
曹希西
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机构
江西理工大学建筑与测绘工程学院
东华理工大学勘测设计研究院于都测绘分院
赣州市国土局测绘科
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出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2014年第4期169-171,共3页
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基金
江西省教育厅科技计划项目(编号:GJJ11472)
江西理工大学科研基金项目(编号:jxxj12013)
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文摘
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。
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关键词
组合预测模型
灰色模型
线性回归
神经网络
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Keywords
Combined prediction model, Grey model,Linear regression model,Neural network
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分类号
TD854.6
[矿业工程—金属矿开采]
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