矿山边坡地表变形的PSO-ELM精准预测模型优化

本文主要探讨了如何通过结合现代信息技术与地质工程领域的专业知识，提升矿山边坡地表变形的预测精度。作者针对矿山开采过程中普遍存在的地表变形问题，提出了一个创新的预测模型——基于粒子群优化（PSO）和极限学习机（ELM）的模型。PSO是一种常用的全局优化算法，它模仿鸟群觅食行为，寻找最优解；而ELM则是一种基于神经网络的快速学习算法，具有较少的训练次数和较好的泛化能力。 在构建预测模型时，作者首先从矿山边坡地表变形的关键影响因素出发，探索这些因素与地表变形数值之间的复杂耦合关系。这包括但不限于地质构造、降雨量、开采深度、开采方式等因素。通过对这些因素的深入理解，模型能够更准确地模拟边坡的动态变化。 接着，以中煤平朔安家岭露天矿区的实际数据为案例，运用ELM建立初始预测模型。ELM在此处起到了基础建模的作用，能够根据输入的影响因素快速学习并生成预测结果。然而，为了提高预测的准确性，作者引入了PSO进行进一步优化。PSO被用来调整ELM模型中输入层与隐含层之间的连接权值以及隐含层的阈值，通过反复迭代搜索，找到最佳参数组合，从而显著降低预测误差。 具体来说，经过PSO优化后，预测模型的最大相对误差从4.705×10^-8降低到了1.516×10^-8，均方误差从6.243×10^-5减小至1.158×10^-5，均方根误差也从0.008降至0.003。这些结果表明，PSO-ELM模型在预测矿山边坡地表变形方面具有显著的优势，提高了预测的精确性和可靠性。 这一研究成果对于矿山开采的安全管理具有重要意义，因为它可以帮助工程师提前预测和控制地表变形，防止因边坡不稳定导致的潜在事故，从而保障作业人员的生命安全和矿产资源的可持续利用。因此，该PSO-ELM预测模型不仅为矿山边坡地表变形监测提供了一种有效工具，也为未来相关领域的研究和实践提供了新的思路和技术支持。