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露天矿边坡变形的LMD-Elman时序滚动预测研究

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-05-07  浏览次数:4
摘 要:为准确预测边坡变形,采用局部均值分解(LMD)与Elman神经网络相结合的方法,构建基于LMD-Elman的露天矿边坡变形的滚动预测模型。通过LMD将时序样本分解为多个分量,利用Elman神经网络对各分量进行滚动预测,再叠加各预测值重构最终
  • 【题 名】露天矿边坡变形的LMD-Elman时序滚动预测研究
  • 【作 者】李胜 韩永亮 杨宏伟 刘永睿
  • 【机 构】辽宁工程技术大学矿业学院 辽宁阜新123000 煤科集团沈阳研究院有限公司 辽宁沈阳110016 辽宁省科学技术协会 辽宁沈阳110016
  • 【刊 名】《中国安全科学学报》2015年 第6期 22-28页 共7页
  • 【关键词】露天矿边坡 局部均值分解(LMD) Elman神经网络 仿真预测 变形
  • 【文 摘】为准确预测边坡变形,采用局部均值分解(LMD)与Elman神经网络相结合的方法,构建基于LMD-Elman的露天矿边坡变形的滚动预测模型。通过LMD将时序样本分解为多个分量,利用Elman神经网络对各分量进行滚动预测,再叠加各预测值重构最终理论预测值。以某露天矿边坡实际监测数据为例,进行仿真预测。结果表明:监测数据自身携带诱导边坡变形及失稳的重要信息,基于LMD-Elman的滚动预测能有效揭示边坡变形的波动性、趋势性和周期性特征;模型预测结果的平均绝对误差为0.056 8 mm,平均相对误差为2.756 8%,与单一Elman模型相比,预测精度显著提高。
 
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