基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测

针对露天矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,利用遗传算法的全局搜索能力优势,提出了基于遗传算法的最小二乘支持向量回归参数寻优方法,并建立基于遗传最小二乘支持向量回归(GA-LSSVR)的露天矿边坡稳定性预测模型。通过遗传算法对LSSVR进行优化,提高了预测精度和速度。实验结果表明,与BP神经网络、LSSVR模型相比,GA-LSSVR的精度更高,基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测模型更有效。     

基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测

针对露天矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,利用遗传算法的全局搜索能力优势,提出了基于遗传算法的最小二乘支持向量回归参数寻优方法,并建立基于遗传最小二乘支持向量回归(GA-LSSVR)的露天矿边坡稳定性预测模型。通过遗传算法对LSSVR进行优化,提高了预测精度和速度。实验结果表明,与BP神经网络、LSSVR模型相比,GA-LSSVR的精度更高,基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测模型更有效。     

基于PCA-RVM的围岩稳定性识别模型

围岩稳定性受诸多因素的影响,各影响因素间存在复杂的非线性关系。为准确判定围岩稳定性类别,选取岩石质量指标RQD、岩石单轴饱和抗压强度Rw、完整性系数Kv、结构面强度系数Kf、地下水渗水量ω等作为影响围岩稳定性的主要因素,通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)将以上5个影响因素降维成2个相互独立的主成分,采用相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)建立主成分变量与围岩稳定性类别之间的非线性映射关系,将输出的评价结果输入至"一对一"投票器以确定稳定性类别;将PCA-RVM围岩稳定性识别模型运用于实际工程,用21组样本对6组样本进行预测,其中5组预测结果与实际类别一致。结果表明:提出的识别模型适用于小样本问题,通过设置合理的带宽和迭代次数可有效提高模型精度,减少误判率。     

露天矿边坡稳定性分析专家系统

本文在收集在大量的边坡工程知识，经验，信息，特别是参考了英国煤炭露天开采委员会近１０年来对２４０个不稳定边坡的调查研究结果的基础上，以专家系统框架Ｘｉ－Ｐｌｕｓ为蓝本，建立了边坡稳定性分析专家系统，最后，又用一个现场实例对该系统进行了验证，结果表明：该系统能够较为精确地确定边坡的稳定状态，影响边坡稳定性的主要因素的可能的滑坡模式。     

基于萨尔玛法的露天矿边坡稳定性评价

确定合理的综合帮坡角是露天矿边坡稳定性评价的重点。以某矿区四井田露天矿为依托,选取了典型的计算剖面在不同综合帮坡角的情况下建立了东端帮的工程地质模型,分别在考虑水分影响和不考虑水分影响下运用萨尔玛法对东段帮的下1、下中、下23个层面进行了稳定性计算,最后对东段帮进行了稳定性评价。综合计算结果以及该勘查区的工程地质、环境条件,东端帮综合帮坡角建议取39°。     

雅满苏露天矿边坡稳定性研究

根据雅满苏露天铁矿边坡岩体种类，构造特征及其所处应力场范围，对其进行工程地质分区，分析各区边坡可能出现的破坏模式及稳定性状态，确定边坡不稳定区段，以便采取加固自理措施，指出生产和安全防护。     

伊敏露天矿西端帮边坡稳定性分析

2013年露天矿半连续系统端帮胶带与转载站将布置在采区西端帮,西端帮将由工作帮转成非工作帮,持续时间10-15年。在详细分析伊敏露天矿西端帮地质资料的基础上,重新建立西端帮地质模型,对西端帮边坡稳定性进行了详细的分析、研究。最终确定:设计边坡稳定系数取1.4-1.5,西端帮整体边坡角为19°,可满足西端帮作为非工作帮需要。     

金堆城露天矿边坡稳定性分析

本文针对金堆城露天矿北部边坡复杂的工程水文地质条件，结合勘察及方案设计情况，着重分析了影响其边坡鸣定性的主要因素，提出了切合现场实际的综合治理对策。     

安家岭露天矿北帮边坡稳定性研究

以采矿科学和力学学科知识为指导思想,采用理论研究、力学参数测试实验、数值计算、现场试验相结合的研究方法,对安家岭露天矿北帮复杂地质条件区域进行研究,为露天矿开采方案优化和相应灾害的防治措施合理选择提供理论基础和科学依据。     

基于SVM的露天边坡稳定性预测模型研究及R语言实现

在综合考虑影响露天边坡稳定性的11类指标后,引入支持向量机理论,通过统计各类模型误判样本个数,建立了露天边坡稳定性等级判别的最优模型。通过借助R语言实现了分层随机抽样的技术,保证了训练集与测试集样本数据的随机性和差异性。研究表明:基于SVM理论的露天边坡稳定性分级预测模型,可靠性强、预测准确率高。     

用神经网络分析露天矿边坡稳定性

影响露天矿边坡稳定性的因素十分复杂，有些因素对边坡的影响程度很难确定，用神经网络分析露天矿边坡的稳定性逐渐受到重视。考虑了岩体的结构面倾角、中间结构面长度、粘聚力、摩擦角、重度和水压力比对露天矿边坡稳定性的影响，并通过49个算例的分析比较，说明BP神经网络方法用于露天矿边坡稳定性分析的可行性。