有色金属（矿山部分）
有色金屬（礦山部分）
유색금속（광산부분）
Nonferrous Metals(Mine Section)
2015年
z1期
79-83
,共5页
李海港%贺严%龙卿吉%饶运章
李海港%賀嚴%龍卿吉%饒運章
리해항%하엄%룡경길%요운장
预测模型%EMD-RBFNN%滑坡%最优SPREAD值%相对误差
預測模型%EMD-RBFNN%滑坡%最優SPREAD值%相對誤差
예측모형%EMD-RBFNN%활파%최우SPREAD치%상대오차
针对某离子型稀土矿山原地浸矿采场滑坡灾害频发,人员财产损失严重的现状,将经验模态分解—径向基函数神经网络方法应用于稀土矿山体滑坡预测研究,通过EMD-RBFNN预测模型的构建,运算预测性能方差并编写自动识别最佳SPREAD程序,得到最优传播解并对预测结果进行了可靠性评价.研究结果表明,26为本次预测模型的最优SPREAD值;以6号监测点为例,3～5 d的表面位移预测值与实测值的误差控制在0.05 mm之内;3～5d孔隙水压力预测值最大误差为3.2 kPa,最大相对误差为5.4％;3～5d下段土压力预测值最大误差为1.2 kPa,最大相对误差仅为4.6％.通过现场实际监测结果可知,利用EMD-RBFNN预测模型进行监测数据的处理和预测的方法科学可行,具有十分广阔的前景.
針對某離子型稀土礦山原地浸礦採場滑坡災害頻髮,人員財產損失嚴重的現狀,將經驗模態分解—徑嚮基函數神經網絡方法應用于稀土礦山體滑坡預測研究,通過EMD-RBFNN預測模型的構建,運算預測性能方差併編寫自動識彆最佳SPREAD程序,得到最優傳播解併對預測結果進行瞭可靠性評價.研究結果錶明,26為本次預測模型的最優SPREAD值;以6號鑑測點為例,3～5 d的錶麵位移預測值與實測值的誤差控製在0.05 mm之內;3～5d孔隙水壓力預測值最大誤差為3.2 kPa,最大相對誤差為5.4％;3～5d下段土壓力預測值最大誤差為1.2 kPa,最大相對誤差僅為4.6％.通過現場實際鑑測結果可知,利用EMD-RBFNN預測模型進行鑑測數據的處理和預測的方法科學可行,具有十分廣闊的前景.
침대모리자형희토광산원지침광채장활파재해빈발,인원재산손실엄중적현상,장경험모태분해—경향기함수신경망락방법응용우희토광산체활파예측연구,통과EMD-RBFNN예측모형적구건,운산예측성능방차병편사자동식별최가SPREAD정서,득도최우전파해병대예측결과진행료가고성평개.연구결과표명,26위본차예측모형적최우SPREAD치;이6호감측점위례,3～5 d적표면위이예측치여실측치적오차공제재0.05 mm지내;3～5d공극수압력예측치최대오차위3.2 kPa,최대상대오차위5.4％;3～5d하단토압력예측치최대오차위1.2 kPa,최대상대오차부위4.6％.통과현장실제감측결과가지,이용EMD-RBFNN예측모형진행감측수거적처리화예측적방법과학가행,구유십분엄활적전경.
