【摘要】：礦山邊坡變形是礦山普遍會(huì)出現(xiàn)的現(xiàn)象,邊坡變形一旦超出了限度,就會(huì)造成危害,甚至?xí)纬苫碌葹?zāi)難性后果。掌握邊坡變形的趨勢(shì),提前采取相應(yīng)措施可以有效降低災(zāi)害的發(fā)生概率和減小災(zāi)害發(fā)生帶來(lái)的損失。目前現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法都存在著一定的局限性,因此采用新的方法有效地預(yù)測(cè)礦山邊坡變形有重要的意義。本論文首先介紹了礦山邊坡變形預(yù)測(cè)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和基因表達(dá)式編程的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀;其次闡述了礦山邊坡變形監(jiān)測(cè)原理及礦山邊坡幾種預(yù)測(cè)模型;然后利用小波閾值去噪的方法,開(kāi)發(fā)了一個(gè)小波閾值去噪程序,對(duì)含有噪聲的礦山邊坡變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;另外,根據(jù)基因表達(dá)式編程原理及算法流程,在Visual Studio編程環(huán)境下,利用C#編程語(yǔ)言設(shè)計(jì)了基于基因表達(dá)式編程礦山邊坡變形預(yù)測(cè)程序;并利用德興市某礦山邊坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)了德興市某礦山邊坡的變形值,同時(shí)分別利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)了德興市某礦山邊坡的變形值。結(jié)果表明,基于GEP預(yù)測(cè)模型得到預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的誤差為1-5mm,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型得到的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的誤差為4-10mm,基于GM(1,1)預(yù)測(cè)模型得到的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差為8-13mm。證明了基于基因表達(dá)式編程的礦山邊坡預(yù)測(cè)模型效果更好,更適合應(yīng)用于預(yù)測(cè)德興市某礦山邊坡變形,從而找到了一種預(yù)測(cè)礦山邊坡變形的有效方法。
[Abstract]:Slope deformation is a common phenomenon in mines. Once the slope deformation exceeds the limit, it will cause harm and even form catastrophic consequences such as landslides. To grasp the trend of slope deformation and take corresponding measures in advance can effectively reduce the probability of disasters and reduce the losses caused by disasters. There are some limitations in the existing prediction methods, so it is very important to use new methods to predict the slope deformation effectively. This paper firstly introduces the research status of mine slope deformation prediction at home and abroad and the research status of gene expression programming at home and abroad, secondly, expounds the monitoring principle of mine slope deformation and several prediction models of mine slope. Then, a wavelet threshold de-noising program is developed to pre-process the mine slope deformation monitoring data with noise, in addition, according to the gene expression programming principle and algorithm flow, a wavelet threshold de-noising program is developed. In Visual Studio programming environment, the program of mine slope deformation prediction based on gene expression is designed by using C # programming language, and the deformation value of a mine slope in Dexing city is predicted by using the monitoring data of a mine slope in Dexing as training data. At the same time, BP neural network prediction model and GM (1t1) grey prediction model are used to predict the deformation value of a mine slope in Dexing city. The results show that the error between the predicted value and the actual value based on the GEP model is 1-5 mm, the error between the predicted value and the actual value based on the BP neural network model is 4-10 mm, and the error between the predicted value and the actual value based on GM (1K1) prediction model is 8-13 mm.. It is proved that the prediction model of mine slope based on genetic expression programming is more effective and more suitable for predicting the deformation of a mine slope in Dexing city. Thus an effective method for predicting the slope deformation of a mine is found.
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD80

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本文編號(hào)：2128967