神经网络在宝日希勒露天煤矿边坡变形预测中的应用

随着宝日希勒露天矿开挖深度的增大,边坡变形的预测与控制己成为露天矿安全生产的关键问题之一。由于边坡变形预测是一个复杂的非线性问题,而传统的边坡变形预测理论计算法和实测数据分析法都不同程度存在着局限性,通过深入分析人工神经网络的结构、参数特征及学习算法,建立了边坡变形预测的人工神经网络BP模型。利用所建立的模型对边坡变形进行了预测,预测结果与实际监测数据非常接近。说明采用人工神经网络BP模型进行边坡变形预测是可行且有效的,可推广应用于工程实践中。