金属矿山 ›› 2009, Vol. 39 ›› Issue (06): 29-31.
朱煜峰1,周世健1,朱国根2,鲁铁定1
Zhu Yufeng1,Zhou Shijian1,Zhu Guogen2,Lu Tieding1
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。