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基于PCA-PSO-BP模型对矿山边坡变形量的预测: 1; 作者徐榕浩李溱 +2 位作者张天宇袁新浩马英鑫《新疆有色金属》 2025年第1期9-11,共3页; 为准确预测矿山边坡变形量,提出了一种结合主成分分析(PCA)、粒子群算法(PSO)和BP神经网络的耦合预测模型——PCA-PSO-BP神经网络。首先,通过PCA算法有效消除影响因素之间的相关性;接着,应用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,从... 展开更多; 关键词矿山边坡变形量 PCA PSO BP神经网络相对误差绝对值; 在线阅读下载PDF 职称材料

遥感数据分析的矿山边坡变形监测方法被引量：1: 2; 作者米倩《江苏建材》 2024年第1期45-46,共2页; 为实现对矿山边坡的实时监测,通过结合无人机数字低空遥感测量技术,建立矿山三维坐标体系并设定测站点中心,对矿山边坡累计变形量与变形速率进行实时监测。实验结果表明:设计的监测方法具有良好应用效果,使矿山边坡变形监测结果的误差... 展开更多; 关键词矿山边坡变形遥感数据影像处理监测方法变形量计算变形速率; 在线阅读下载PDF 职称材料

矿山边坡变形监测中GPS技术的运用被引量：1: 3; 作者江晨《世界有色金属》 2019年第3期284-284,286,共2页; 矿山边坡变形监测对矿山稳定发展具有重要作用,随着变形监测技术的发展,GPS技术被广泛应用在矿山边坡变形监测中。此次研究主要是探讨分析矿山边坡变形监测中GPS技术的运用,首先分析了矿山边坡变形监测重要性,在此基础之上分析了变形监... 展开更多; 关键词矿山边坡变形监测 GPS技术应用分析; 在线阅读下载PDF 职称材料