紧邻露天矿边坡的地表受采剥过程中多种因素耦合的影响,出现移动变形,从而威胁到了毗邻露天矿的工业及民用建筑物的安全使用,为了预测其变形值,通过建立增加动量项的自适应BP神经网络,借助已有样本数据,对网络进行训练、测试,经与目标值对比,其精确度较高。将训练好的网络应用于观测网络的测点预测,得到了其2013年的沉降变形值。该方法对多因素耦合作用的地表沉陷预计具有重要意义。
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