露天礦邊坡變形監(jiān)測與預測預報系統(tǒng)研究.pdf

1、由于我國獨特而復雜的地形地質條件和社會發(fā)展需求,使得滑坡及高邊坡穩(wěn)定性問題成為20世紀中后期以來一個非常具有中國特色的重大工程問題。露天礦邊坡作為大型的人工邊坡,其穩(wěn)定性直接關系到生產和人民的生命財產安全,影響國民經濟的發(fā)展。因此,對露天礦邊坡進行變形監(jiān)測,并根據監(jiān)測結果進行邊坡變形分析與預測預報,是一項十分重要的技術工作,深入開展此方面的研究,具有重要的理論意義和應用價值。露天礦邊坡的變形受到眾多因素的影響,是一個復雜的非線性過程。B

2、P神經網絡是一種具有自組織、自適應泛化能力強等特點的智能算法,有很強的非線性逼近能力,因此其被大量應用到邊坡的預測中來。由于經典BP神經網絡自身有著收斂速度慢,易陷入局部極值等局限性,制約了這種預測方法的進一步推廣。為了提高BP神經網絡的性能,可以采取一定的措施,對其進行改進。應用單一的判據進行露天礦邊坡的時間預報,預報精度低,且容易出現(xiàn)誤判,因此需要一種方法綜合多種判據的信息,以提高露天礦邊坡預報的精度和可靠性。本文研究的主要內容包括

3、,分析BP神經網絡的算法特點,然后利用具有強大全局尋優(yōu)能力的改進人工魚群算法(AFSA)來優(yōu)化BP神經網絡的初始連接權值和閾值以及網絡結構;同時通過建立露天礦邊坡監(jiān)測系統(tǒng),監(jiān)測邊坡的表面位移和內部巖體的受力變化,然后應用改進的AFSA-BP神經網絡模型對邊坡的位移進行預測,應用基于模糊物元理論的多判據綜合預報模型進行邊坡變形預報,從而建立露天礦邊坡變形監(jiān)測和預測預報系統(tǒng)模型。通過對實例的驗證,發(fā)現(xiàn)改進的AFSA-BP模型比經典BP模型有