灰色系统模型在露天矿边坡沉降预测中的应用

为解决抚顺西露天矿边坡沉降变形问题,运用灰色系统模型结合曲线拟合对抚顺西露天矿边坡沉降变形进行预测分析.在传统灰色系统的基础上,运用对数变换的数学方法对实测数据进行改进,建立改进的灰色系统模型,并对露天矿边坡沉降变形进行预测.结果表明:改进的灰色系统模型最大误差仅为0.7%,低于传统灰色理论模型的平均相对误差2.3%,模拟预测效果好,能够满足沉降预测的预报要求.因此,改进的灰色系统模型可用于露天矿边坡变形预测中.     

灰色系统模型在露天矿边坡沉降预测中的应用

为解决抚顺西露天矿边坡沉降变形问题,运用灰色系统模型结合曲线拟合对抚顺西露天矿边坡沉降变形进行预测分析.在传统灰色系统的基础上,运用对数变换的数学方法对实测数据进行改进,建立改进的灰色系统模型,并对露天矿边坡沉降变形进行预测.结果表明:改进的灰色系统模型最大误差仅为0.7%,低于传统灰色理论模型的平均相对误差2.3%,模拟预测效果好,能够满足沉降预测的预报要求.因此,改进的灰色系统模型可用于露天矿边坡变形预测中.     

露天矿边坡稳定性监测技术与系统建立

针对内蒙古鄂尔多斯某露天矿的边坡问题进行了分析探讨,对露天矿山边坡稳定性监测技术进行了展述,进而建立了适用于该矿的边坡稳定性监测系统,对露天矿山边坡稳定性监测预警提供了技术支持。     

露天矿边坡稳定性分析方法综述

本文对目前露天矿边坡稳定性分析中所采用的各种方法进行了归纳,简单说明了各种方法的适用性,并简要论述了露天矿边坡稳定性分析方法的发展趋势,指出露天矿边坡正向着更综合、更科学、更合理的方向发展。     

露天矿边坡稳定性影响因素分析

本文从分析露天矿边坡稳定性的重要性入手,系统总结了露天矿边坡稳定性的特点,分析了影响露天矿边坡稳定性的因素,并按内因、外因对各影响因素进行了分类;最后根据各影响因素对露天矿边坡稳定性产生影响的机理与方式不同,提出了预防露天矿边坡失稳的简要措施。     

宝日希勒露天矿边坡稳定性的ANSYS分析

为了对宝日希勒露天矿边坡稳定性进行分析,结合宝日希勒露天矿边坡的实际问题,利用ANSYS提供的非线性弹塑性模型,对边坡稳定性进行分析计算,得出了边坡内岩体应力变化规律,揭示宝日希勒露天矿采场、排土场滑坡机理,确定边坡变形破坏形式,从而为正确的和科学的评价边坡稳定性、优化确定边坡参数以及制定综合治理与控制方案等提供依据.     

基于Fuzzy-AHP的露天矿边坡稳定性分析

对边坡进行稳定性分析是治理边坡工程的基础,正确确定露天矿边坡稳定性对于露天矿山工程具有非常重要的意义。在分析国内外大量露天矿边坡稳定性研究成果的基础上,引入边坡坡度等主要影响边坡稳定性的11个因素,在建立评价指标体系的基础上,将层次分析法和模糊数学理论结合起来,运用AHP法确定评价指标的权重,采用Fuzzy教学方法对边坡的稳定性进行综合评价,得出评价结论。应用该评价模型对某露天矿边坡的稳定性进行分析评价,结果表明,该模型简便可行,结论可靠,具有一定的工程实用性。     

露天矿边坡稳定性的模糊综合评判

针对露天边坡稳定性问题，分析了影响露天矿边坡稳定性的主要因素，根据模糊数学的基本原理和方法，建立模糊综合评判方案模型，得到边坡稳定性等级分类指数，以此判断出露天矿边坡的稳定性，并进行了工程实例分析，为边坡安全稳定性评价提供了一种有效的方法。     

露天矿边坡角的优化设计

提出了基于离散元法和神经网络的集成优化设计方法，离散元能充分考虑边坡岩体结构的不连续性，处理边坡的大变形情况，神经网络是从中获取经验知识，并用之解决问题的智能系统，该方法从两条途径，不同的角度，不同的侧面来设计边坡角，并进行优化，增强了设计的可行性。     

海州露天煤矿非工作帮边坡稳定性分析

本文对海州露天矿深部技改设计所设计的非工作帮最终边坡进行了稳定性分析。通过对稳定计算结果的分析研究，划分出该边坡的三个潜在不稳定区，并就各潜在不稳定区对露天生产的影响及其各区潜在不稳定的诱发因素进行了分析，进而提出了非工作帮边坡滑坡防治的具体措施     

神经元网络在预测边坡地震稳定性中的应用

边坡的地震稳定性预测是一个较为复杂的问题,边坡的岩土特性、地形、地震强度、地震地质条件及降雨量的大小等因素都对其起作用。本文 试图用神经元网络的方法建立这些因素与地震稳定性的关系,并利用此关系对边坡地震稳定性进行预测。对滑坡 实例的分析表明,这种方法是有效的。     

基于MATLAB下BP神经网络的边坡稳定分析

文章以小浪底水利枢纽大坝下游2km黄河南岸的东苗家滑坡体为例,讨论MATLAB下的BP神经网络工具箱在边坡稳定性分析中的应用.结论是:利用MATLAB的神经网络工具箱可以实现边坡稳定性预测,且预测结果与其他方法计算结果相吻合;正确选择训练网络模式和传递函数、网络训练的权重和偏差是至关重要的.     

露天转地下开采方案优化及边坡稳定性分析

以孟家堡铁矿露天转地下开采的实际情况为工程背景,利用强度折减法和FLAC3D数值模拟方法,以塑性区贯通、计算不收敛及位移突变为失稳判据计算边坡安全系数,确定潜在滑移面,分析静态及开采扰动下的边坡稳定性;根据随采深下降的边坡破坏规律,对开采方案进行优化.分析结果表明,无开采扰动下边坡安全系数为194,满足稳定性要求;不留境界矿柱的无底柱分段崩落法地下回采过程中,覆盖层厚度要达到25m,其起到吸收并转移应力和减缓边坡能量耗散速度的作用.     

边坡工程反馈设计研究的人工神经网络方法

提出并建立了高陡岩体边坡工程反馈设计人工神经网络方法，开发了rsfdANNet软件系统，给出了该理论的背景及基础，讨论了rsfdANNet特点及对有关问题的处理技巧，最后给出了它用于边坡稳定性分析评价的研究案例。     

神经网络在黄土边坡稳定性分析中的应用

应用神经网络理论估算黄土边坡稳定性的安全系数,用黄土边坡实例作为输入样本,建立神经网络BP模型,以安全系数作为输出值,进行实验。试验结果表明,该方法计算所得安全系数较为可靠,可用于边坡稳定性分析。     

数据挖掘在岩质边坡稳定性预测中的应用

提出了一种预测岩土边坡稳定性的方法．利用数据挖掘的方法从边坡实例数据中挖掘出知识，在此基础上建立岩质边坡稳定性预测的智能模型系统．该系统可以根据获得的现场测试和监测资料，对边坡的稳定性进行较好的预测和估计．     

反馈BP神经网模型及其稳定性分析

实践证明具有反馈的 BP 神经网比传统的 BP 神经网具有更加优越的特性和新颖的性质.本文建立了反馈 BP 网的数学模型.并从动力学角度,利用 Lyapunov 函数对其稳定性进行了分析,最后给出了反馈 BP 网的应用实例.     

神经网络模型在用电负荷预测中的应用

在电力系统规划中 ,居民用电负荷的预测是一项重要的基础性工作。但影响居民用电负荷的因素很多 ,并且难以用一个线性表达式来表示。神经网络模型在处理非线性大系统的复杂问题中具有很大的优势 ,文中引入三层反向传播的神经网络模型 (BP网络模型 )对居民用电负荷情况进行了分析 ,并采用变化学习速率的方法对网络进行训练。     

基于改进粒子群算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用

边坡稳定性分析与评价是边坡工程的核心内容,具有高度非线性和不确定性特征。首先,选取了多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、粘聚力、坡角、坡高、孔隙比六个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后,采用改进的粒子群算法优化BP神经网络模型,将网络权值和阈值粒子化,通过引入粒子群进化度和粒子群聚合度实现惯性权重的动态变化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而增强算法对非线性问题的处理能力,加快了收敛速度;最后,通过与其它边坡稳定性评价算法进行比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性。