玲珑金矿开采沉陷预测：多项式、灰色模型与神经网络的应用

"玲珑金矿开采沉陷动态预计——吕军恩，郭振华，张杰，山东黄金矿业(玲珑)有限公司" 在矿山开采过程中，开采沉陷是一个重要的地质问题，它涉及到矿山的安全生产与环境保护。山东黄金玲珑金矿的开采沉陷动态预计研究采用了多种数学模型进行预测分析，旨在为矿山的安全生产提供科学依据。这些模型包括多项式拟合模型、灰色模型、时间序列AR模型以及BP神经网络模型。 多项式拟合是一种常见的数据分析方法，通过构建多项式函数来逼近数据的趋势，从而预测未来的沉陷情况。这种方法简单直观，但可能无法捕捉到复杂的非线性关系。 灰色模型（Grey Model）则是一种处理不完全信息系统的理论，它通过对原始数据的一次差分处理，建立模型来预测未来的趋势。在开采沉陷预测中，灰色模型可以揭示沉陷的内在规律，对数据的不确定性进行有效控制。 时间序列AR（Autoregressive）模型是统计学中用于分析时间序列数据的工具，它基于历史数据的自相关性来预测未来的值。AR模型适用于分析具有稳定趋势或周期性的开采沉陷数据。 BP（BackPropagation）神经网络模型是一种常用的深度学习模型，能够处理非线性和复杂的关系。在开采沉陷预测中，BP网络能够学习并适应各种因素对沉陷的影响，如开采深度、开采速度等，从而给出较为准确的预测结果。 在研究中，这四种模型的预测值被与实际观测值进行了对比，以此验证它们在预测地表动态移动的有效性。通过比较不同模型的预测精度和适用性，可以选取最合适的模型来指导矿山的开采计划，减少因沉陷带来的安全风险和经济损失。 这项研究通过多模型对比，为山东黄金玲珑金矿提供了科学的开采沉陷预测手段，有助于矿山管理层制定更加合理和安全的开采策略。同时，这种方法也为其他面临类似问题的矿山提供了参考，推动了采矿行业的科技进步和安全生产。