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针对某离子型稀土矿山原地浸矿采场滑坡灾害频发，人员财产损失严重的现状，将经验模态分解一径向基函数神经网络方法应用于稀土矿山体滑坡预测研究，通过EMD-RBFNN预测模型的构建，运算预测性能方差并编写自动识别最佳SPREAD程序，得到最优传播解并对预测结果进行了可靠性评价。研究结果表明，26为本次预测模型的最优SPREAD值；以6号监测点为例，3～5d的表面位移预测值与实测值的误差控制在0．05mm之内；3-5d孔隙水压力预测值最大误差为3．2kPa，最大相对误差为5．4％；3～5d下段土压力预测值最大误差