露天矿边坡变形的LMD-Elman时序滚动预测研究

为准确预测边坡变形,采用局部均值分解(LMD)与Elman神经网络相结合的方法,构建基于LMD-Elman的露天矿边坡变形的滚动预测模型。通过LMD将时序样本分解为多个分量,利用Elman神经网络对各分量进行滚动预测,再叠加各预测值重构最终理论预测值。以某露天矿边坡实际监测数据为例,进行仿真预测。结果表明:监测数据自身携带诱导边坡变形及失稳的重要信息,基于LMD-Elman的滚动预测能有效揭示边坡变形的波动性、趋势性和周期性特征;模型预测结果的平均绝对误差为0.056 8 mm,平均相对误差为2.756 8%,与单一Elman模型相比,预测精度显著提高。