小波神经网络在露天矿边坡变形预测中的应用

摘要：

为了提高边坡位移变形监测数据预测的精度和可靠性,建立了基于改进BP算法的小波神经网络预测模型.以水厂铁矿GPS边坡监测数据为样本,通过编制Matlab小波神经网络程序进行训练和预测.结果表明,小波神经网络预测模型有良好的函数逼近能力及容错能力.因此,该预测模型在非线性时间序列预测中,具有高精度性和可靠性.

关键词：小波神经网路、边坡变形、变形预测

所属期刊栏目：19

分类号：TD326(矿山压力与支护)

资助基金：国家重点基础研究发展规划973项目2010CB731501,2010CB731506

在线出版日期：2010-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：77-79