MATLAB与回归分析+灰理论提升矿山边坡变形预测准确性

该研究论文探讨了在矿山边坡变形预测领域中，如何结合MATLAB软件与灰色理论以及回归分析技术的有效应用。以石人沟铁矿高边坡安全监测预警系统获取的数据为基础，研究人员首先尝试使用灰预测GM(1,1)模型来预测边坡的变形发展趋势。然而，通过与实际监测数据对比，发现该模型的预测效果并不理想，主要是因为实测数据存在较强的随机性，影响了模型的精确度。 为改进预测精度，作者引入了回归分析这一工具。回归分析可以处理随机性较强的数据，通过消除噪声和增强数据的趋势性，使模型更准确地捕捉数据间的内在关联。论文提出了一种策略：首先，使用MATLAB对实测数据进行回归分析，得到更为稳定和趋势明显的数据集；然后，基于处理后的数据，构建灰预测GM(1,1)模型进行预测。这种方法在实际应用中显示出了显著的优势，预测的边坡变形变化趋势与实际监测数据有更好的匹配，从而确认边坡目前处于稳定状态。 灰色理论的优势在于它能处理少数据和贫信息的问题，具有一定的适应性和可检验性，适用于边坡变形这类信息不完整的情况。然而，单独使用GM(1,1)模型时，其对随机性噪声的抗干扰能力较弱。回归分析与灰色理论的结合，弥补了这一短板，使得预测结果更为可靠。 论文的关键点在于MATLAB编程环境的使用，回归分析技术的应用，以及灰色理论在矿山边坡变形预测中的创新应用。通过这种方法，研究者不仅提升了预测模型的精度，也为矿山边坡安全管理和决策提供了有力的支持。该研究成果对于提高类似地质结构的边坡稳定性评估具有重要的实践意义。