基于神经网络铀矿边坡稳定性分析
来源期刊：金属矿山2009年第6期
论文作者：周世健 朱国根 朱煜峰 鲁铁定
关键词：铀矿边坡; 神经网络; 预测网络模型; 边坡安全;
摘 要：如何能比较准确地预测滑坡的发生,已成为各矿山开采过程中的难题之一.对人工神经网络及BP网络模型作了简要的介绍,分析BP网络的结构特点、参数选择、数据收集与处理、构造网络模型等问题之后, 以中核金安铀矿的边坡稳定状况为学习训练样本及预测样本, 建立了预报模型.讨论了基于BP神经网络技术的边坡岩体稳定性分析方法及其有效性.实例计算表明,通过样本的训练检验,利用人工神经网络方法对边坡稳定性的预测取得了比较满意的效果,为今后此类边坡稳定性的评价提供了可借鉴的方法.为神经网络在矿山边坡稳定性的应用提供了可行性.
周世健1，朱国根2，朱煜峰1，鲁铁定1
(1.东华理工大学;
2.中核抚州金安铀业有限公司)
摘要:如何能比较准确地预测滑坡的发生,已成为各矿山开采过程中的难题之一.对人工神经网络及BP网络模型作了简要的介绍,分析BP网络的结构特点、参数选择、数据收集与处理、构造网络模型等问题之后, 以中核金安铀矿的边坡稳定状况为学习训练样本及预测样本, 建立了预报模型.讨论了基于BP神经网络技术的边坡岩体稳定性分析方法及其有效性.实例计算表明,通过样本的训练检验,利用人工神经网络方法对边坡稳定性的预测取得了比较满意的效果,为今后此类边坡稳定性的评价提供了可借鉴的方法.为神经网络在矿山边坡稳定性的应用提供了可行性.
关键词:铀矿边坡; 神经网络; 预测网络模型; 边坡安全;
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