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基于时序InSAR与改进LSTM的露天矿沉降分析与预测
1
作者
王辉
雷新鹏
+3 位作者
栾博钰
邵杏红
刘庆雨
朱方印
《中国矿业》
北大核心
2025年第S1期79-84,共6页
针对露天矿地表沉降监测精度不足、时序预测模型适应性弱的问题,本文提出一种基于时序InSAR技术与改进长短期记忆(LSTM)模型相结合的露天矿区沉降分析与预测方法。首先,本文利用SBAS-InSAR技术处理59景Sentinel-1卫星影像,获取矿区总体...
针对露天矿地表沉降监测精度不足、时序预测模型适应性弱的问题,本文提出一种基于时序InSAR技术与改进长短期记忆(LSTM)模型相结合的露天矿区沉降分析与预测方法。首先,本文利用SBAS-InSAR技术处理59景Sentinel-1卫星影像,获取矿区总体形变空间分布特征及毫米级的年平均沉降率;其次,基于传统的LSTM模型进行优化改进,引入编码器与解码器架构,构建沉降预测框架。研究结果表明:SBAS-InSAR监测精度较高;改进LSTM模型预测精度显著提升,四个点位平均绝对误差为1.946 mm、平均均方根误差为2.453 mm;传统LSTM模型四个点位的平均绝对误差为3.670 mm、平均均方根误差为4.560 mm;相较于传统LSTM模型,平均绝对误差和平均均方根误差分别至少降低了46.98%和46.21%。因此,时序InSAR与改进LSTM的融合方法在露天矿区沉降分析与预测中具有较好的应用效果。
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关键词
露天矿
时序InSAR
矿区地表沉降监测
改进型LSTM
沉降
预测
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职称材料
题名
基于时序InSAR与改进LSTM的露天矿沉降分析与预测
1
作者
王辉
雷新鹏
栾博钰
邵杏红
刘庆雨
朱方印
机构
国网能源哈密煤电有限公司大南湖二号露天煤矿
中国矿业大学矿业工程学院
徐州数字空间矿山研究院有限公司
出处
《中国矿业》
北大核心
2025年第S1期79-84,共6页
文摘
针对露天矿地表沉降监测精度不足、时序预测模型适应性弱的问题,本文提出一种基于时序InSAR技术与改进长短期记忆(LSTM)模型相结合的露天矿区沉降分析与预测方法。首先,本文利用SBAS-InSAR技术处理59景Sentinel-1卫星影像,获取矿区总体形变空间分布特征及毫米级的年平均沉降率;其次,基于传统的LSTM模型进行优化改进,引入编码器与解码器架构,构建沉降预测框架。研究结果表明:SBAS-InSAR监测精度较高;改进LSTM模型预测精度显著提升,四个点位平均绝对误差为1.946 mm、平均均方根误差为2.453 mm;传统LSTM模型四个点位的平均绝对误差为3.670 mm、平均均方根误差为4.560 mm;相较于传统LSTM模型,平均绝对误差和平均均方根误差分别至少降低了46.98%和46.21%。因此,时序InSAR与改进LSTM的融合方法在露天矿区沉降分析与预测中具有较好的应用效果。
关键词
露天矿
时序InSAR
矿区地表沉降监测
改进型LSTM
沉降
预测
Keywords
open-pit mine
time-series INSAR
surface subsidence monitoring of mining area
enhanced LSTM
subsidence prediction
分类号
TD824 [矿业工程—煤矿开采]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时序InSAR与改进LSTM的露天矿沉降分析与预测
王辉
雷新鹏
栾博钰
邵杏红
刘庆雨
朱方印
《中国矿业》
北大核心
2025
0
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