基于神经网络矿山边坡破坏类型影响因素的评价.pdf

标题和描述中提到的核心知识点是使用神经网络对矿山边坡破坏类型的影响因素进行评价。神经网络作为一种强大的机器学习工具，能够处理定量和定性因素，适应非线性映射，因此特别适合解决矿山边坡破坏类型这类不确定性的判断问题。 在神经网络的基础上，通过计算相对作用强度（Relative Strength of Effect，RSE），可以评估各个因素对边坡破坏类型的影响程度，为矿山边坡的防护提供科学依据。这种方法克服了传统经验判断的局限性，增加了分析的准确性和可靠性。 文章标签中提到的"深度学习"和"数据建模"也与神经网络密切相关。深度学习是神经网络的一个分支，通过多层非线性变换进行特征学习，可以更深入地理解和解析复杂的数据模式。在边坡破坏类型的影响因素分析中，深度学习可能用于提取更高级别的特征，提高模型的预测性能。 数据建模则是构建数学模型来描述现实世界的现象，比如矿山边坡的稳定性。通过神经网络，可以建立输入（影响因素）和输出（破坏类型）之间的复杂关系模型，从而预测不同条件下边坡的可能破坏形式。 在实际应用中，文章提到选取9个关键影响因素，包括结构面与边坡面的空间关系、岩石力学性质、地下水条件、岩石结构类型、边坡几何特性等。这些因素经过归一化处理后，作为神经网络的输入，通过训练得到的模型可以预测出边坡可能发生的破坏类型，如圆弧型或折线型。 总的来说，本文利用神经网络和深度学习技术，结合数据建模方法，对矿山边坡破坏类型的预测进行了深入研究。通过对各种影响因素的量化和权重分析，不仅可以识别出关键的主控因素，还可以为边坡的稳定性和治理提供科学的决策支持。这种方法在地质灾害风险评估领域具有广泛的应用前景，有助于提升矿山安全生产的水平。