【摘 要】
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由于我国独特而复杂的地形地质条件和社会发展需求，使得滑坡及高边坡稳定性问题成为20世纪中后期以来一个非常具有中国特色的重大工程问题。露天矿边坡作为大型的人工边坡，其稳
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由于我国独特而复杂的地形地质条件和社会发展需求，使得滑坡及高边坡稳定性问题成为20世纪中后期以来一个非常具有中国特色的重大工程问题。露天矿边坡作为大型的人工边坡，其稳定性直接关系到生产和人民的生命财产安全，影响国民经济的发展。因此，对露天矿边坡进行变形监测，并根据监测结果进行边坡变形分析与预测预报，是一项十分重要的技术工作，深入开展此方面的研究，具有重要的理论意义和应用价值。露天矿边坡的变形受到众多因素的影响，是一个复杂的非线性过程。BP神经网络是一种具有自组织、自适应泛化能力强等特点的智能算法，有很强的非线性逼近能力，因此其被大量应用到边坡的预测中来。由于经典BP神经网络自身有着收敛速度慢，易陷入局部极值等局限性，制约了这种预测方法的进一步推广。为了提高BP神经网络的性能，可以采取一定的措施，对其进行改进。应用单一的判据进行露天矿边坡的时间预报，预报精度低，且容易出现误判，因此需要一种方法综合多种判据的信息，以提高露天矿边坡预报的精度和可靠性。本文研究的主要内容包括，分析BP神经网络的算法特点，然后利用具有强大全局寻优能力的改进人工鱼群算法（AFSA）来优化BP神经网络的初始连接权值和阈值以及网络结构；同时通过建立露天矿边坡监测系统，监测边坡的表面位移和内部岩体的受力变化，然后应用改进的AFSA-BP神经网络模型对边坡的位移进行预测，应用基于模糊物元理论的多判据综合预报模型进行边坡变形预报，从而建立露天矿边坡变形监测和预测预报系统模型。通过对实例的验证，发现改进的AFSA-BP模型比经典BP模型有更高的运算速度和预测精度，模糊物元多判据综合预报模型也能正确的为边坡变形作出预报。该系统模型适用于露天矿边坡的预测预报。
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