基于机器学习的露天矿排土场边坡稳定性预测
机器学习是近年来发展起来的一种人工智能技术，已广泛应用于各个领域。露天矿排土场边坡稳定性预测是露天矿开采过程中的一个关键问题，直接影响着矿场的安全生产和环境保护。传统的边坡稳定性评估方法存在一些缺陷，如需要大量的人工干预和经验判断，且预测结果不够准确。
本文针对露天矿排土场边坡稳定性预测问题，提出了基于机器学习的两种预测模型：人工神经网络模型和多元回归分析模型。采用有限元方法对209个排土场边坡模型进行了模拟，获得了模型训练和验证所需的数据集。然后，选取煤墙高度、排土场坡高和排土场坡角三个几何参数作为输入，安全系数作为输出构建了人工神经网络模型和多元回归分析模型。
人工神经网络模型是一种常用的机器学习算法，可以learn从大规模数据集中隐含的复杂模式和关系。该模型可以自动学习和调整参数，实现对边坡稳定性的高精度预测。多元回归分析模型是一种基于统计学的机器学习算法，可以对多个变量之间的关系进行建模和分析。该模型可以对边坡稳定性预测结果进行准确的预测和分析。
通过对两种模型的比较分析，结果表明人工神经网络模型表现出比多元回归分析模型更高的预测精度。同时，排土场坡角参数的重要性最高，表明边坡稳定性预测中坡角参数的重要性。
本文的研究结果表明，基于机器学习的露天矿排土场边坡稳定性预测模型可以实现高精度的预测结果，具有较高的推广应用价值。该模型可以为露天矿开采过程中的边坡稳定性评估提供新的技术手段，提高矿场的安全生产和环境保护水平。
机器学习在露天矿排土场边坡稳定性预测中的应用具有以下优点：
1. 高精度预测：机器学习模型可以 learn 从大规模数据集中隐含的复杂模式和关系，实现对边坡稳定性的高精度预测。
2. 自动学习和调整：机器学习模型可以自动学习和调整参数，实现对边坡稳定性的高精度预测。
3. 多变量分析：机器学习模型可以对多个变量之间的关系进行建模和分析，实现对边坡稳定性预测结果的准确预测和分析。
基于机器学习的露天矿排土场边坡稳定性预测模型可以为露天矿开采过程中的边坡稳定性评估提供新的技术手段，提高矿场的安全生产和环境保护水平。
