基于GM(1,1)和Elman模型的露天矿山边坡位移预测

摘要

为对露天矿山边坡的变形趋势作出了科学的分析与预测,将GM(1,1)灰色模型与Elman神经网络模型结合,选取露天矿山实测位移数据进行了分析,并对两种预测模型方法进行比较.通过预测结果数据得出:两种模型均可对边坡位移进行较精确的预测,灰色GM(1,1)模型较为简洁,Elman神经网络模型预测值相对于灰色GM(1,1)模型预测值更加接近实际监测位移数据相对误差较小.两种预测模型均能基于现有数据对之后的发展规律作出预测,从而为露天矿山企业安全措施的制定提供重要参考依据.