排土场沉降预测的Elman模型及稳定性分析：以广东省大宝山矿业李屋排土场为例

为分析广东省大宝山矿业有限公司铜硫露天采矿区李屋排土场的沉降发展趋势及稳定性情况，基于李屋排土场757平台E号桩2018年7月~2019年6月的沉降数据构造训练样本，建立Elman神经网络模型，预测2019年7月~9月沉降量的发展趋势，并根据沉降量的预测值对排土场稳定性进行分析。结果表明：Elman神经网络模型的沉降量预测值与实际值基本吻合，平均相对误差为1.4%，预测精度较高，有助于分析排土场的稳定性情况，能够在排土场稳定性评价中发挥一定的作用；通过对比2018年7月~2019年6月和2019年7~9月单月沉降量的增长值和连续3个月的平均增长速率判定李屋排土场处于稳定状态，稳定性的预测结果与实际情况相吻合，预测结果是偏安全的。