基于BP神经网络的金属矿开采地表移动角预测研究

论文摘要

矿产资源的大规模开发和利用,既给人类带来巨大的经济效益和社会效益,也对人类生存环境产生一系列的消极影响。其中开采沉陷对环境的影响就是一个重要的方面,所以,对岩层和地表移动范围的研究势在必行。通常按移动角来圈定矿山岩层和地表移动范围,能够对开采过程中出现的移动角有一个正确的预测,对当前的矿山安全生产有着重要意义。针对金属矿山地表移动规律研究现状,分析了矿山开采引起的岩层和地表移动的过程、破坏类型和形式。在对比地下金属矿山和煤矿开采存在的主要差异的基础上,阐述了影响地表移动角的地质采矿因素,结果表明由于地下金属矿山开采条件的复杂性,影响其地表移动的因素错综复杂、相互影响,既含有确定因素又含有不确定因素。人工神经网络技术具有很强的非线型映射能力和自适应、自学习能力,特别适用于解决因果关系复杂的非确定性推理、判断、预测和分类问题。为此,本文提出采用BP神经网络方法来预测地表移动范围。基于MATLAB的神经网络工具箱,建立了金属矿山开采地表移动角预测的BP神经网络预测系统,采取三层BP神经网络,输入层有七个神经元,输出层有两个神经元。从网络训练结果看,选取的因素是合理的,输入因素与输出因素之间有着密切的联系,从理论上证明了可以预测由于开挖引起的岩层和地表移动角问题。通过实例检验模型的效果,实验结果证明了该模型用于金属矿山开采地表移动角预测的可行性,具有很好的应用价值。在预测的基础上,对上下盘围岩岩性、开采深度、开采厚度等七个因素进行了敏感性分析。结果表明各因素的变化都会引起上下盘移动角的变化,并首次总结了充填法和崩落法金属矿山各因素敏感度的异同。利用MATLAB软件中GUI界面可以实现矿山开采地表移动角预测的可视化,进一步提高效率,减小工作量,增强网络的易用性和扩展性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景和意义
• 1.2 神经网络理论的历史沿革
• 1.3 金属矿开采地表移动预计的研究现状
• 1.4 论文主要研究内容
• 第二章 矿山开采地表移动角形成规律
• 2.1 矿山开采引起的岩层移动
• 2.1.1 岩层移动的过程
• 2.1.2 岩层移动变形特征
• 2.1.3 岩层移动的形式
• 2.2 矿山开采引起的地表移动
• 2.2.1 地表移动的过程
• 2.2.2 地表移动破坏类型
• 2.2.3 地表移动的形式
• 2.3 地表移动角的概念及其影响因素分析
• 2.3.1 地表移动角的概念
• 2.3.2 地下金属矿山与煤矿开采对比分析
• 2.3.3 地质采矿因素对地表移动的影响
• 2.4 地表移动预计的基本概念及内容
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于 BP神经网络的地表移动角预测研究
• 3.1 人工神经网络的基本原理
• 3.1.1 人工神经元模型
• 3.1.2 人工神经网络的分类
• 3.1.3 BP神经网络的模型结构
• 3.1.4 BP网络的学习算法
• 3.2 基于MATLAB的神经网络设计与分析
• 3.2.1 MATLAB神经网络工具箱
• 3.2.2 图形用户接口GUI
• 3.3 网络学习样本的生成
• 3.3.1 输入及输出因素的选取
• 3.3.2 神经网络的学习样本
• 3.4 创建神经网络预测模型
• 3.4.1 网络参数设计
• 3.4.2 网络训练结果及分析
• 3.4.3 神经网络的 GUI实现
• 3.5 实例验证
• 3.5.1 模型在程潮铁矿的应用
• 3.5.2 模型在三山岛金矿的应用
• 3.6 本章小结
• 第四章 网络预测因素敏感度分析
• 4.1 敏感度分析
• 4.2 充填法矿山因素敏感度分析
• 4.2.1 敏感度分析预测样本
• 4.2.2 敏感度分析的方案设计
• 4.2.3 敏感度分析预测结果分析
• 4.3 崩落法矿山因素敏感度分析
• 4.3.1 敏感度分析预测样本
• 4.3.2 敏感度分析的方案设计
• 4.3.3 敏感度分析预测结果分析
• 4.4 充填法与崩落法矿山因素敏感度分析对比
• 4.5 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 主要结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表的学术论文及成果