基于BP神经网络的露天边坡角预测

摘要：

针对广东泥竹塘铁矿露天边坡稳定性问题,为了获得矿山的稳定露天边坡角,研究使用BP神经网络进行预测分析.在预测过程中,以边坡岩体质量系数、岩体综合抗压、抗拉强度、内聚力、结构面力学特性、边坡高度及岩体密度等7个指标为输入因子,综合国内矿山27组露天矿山现场数据,建立网络学习、训练样本库,从而实现泥竹塘铁矿稳定露天边坡角的预测.结果表明,露天边坡角的BP神经网络预测模型最大误差小于3％,训练输出误差较小,精度较高,得到的泥竹塘露天铁矿上盘最终边坡角的预测值为42.8°,上盘最终边坡角的预测值为40.1°.多年的生产实践表明,该预测成果与实际基本相符,可为今后类似工程提供参考.

关键词：边坡角、稳定性、BP神经网络、预测

所属期刊栏目：68

分类号：TD854+.6(矿山开采)

在线出版日期：2016-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：85-88