基于SPSS曲线拟合在矿山岩移监测预测分析中应用

作     者：孙玉强 马鑫程 袁兴明 Sun Yuqiang Ma Xincheng Yuan Xingming

作者机构：中交公路规划设计院有限公司北京100088 山东工业职业学院建筑与信息工程系山东淄博256414 

出 版 物：《矿山测量》 (Mine Surveying)

年 卷 期：2017年第45卷第3期

页      码：53-56页

摘      要：矿山在开采过程中,破坏了原有的地下岩体空间结构,导致地表建筑出现不同程度的变形。为了减少和避免开采造成的损害,文中主要利用SPSS曲线、小波神经网络、灰色模型对地表观测数据进行预测分析,通过对比分析得出,SPSS曲线拟合,能够对后续的矿山岩移监测以及地表建筑物的保护提供有效的数据。

主 题 词：岩层移动 SPSS曲线 小波神经网络 灰度模型 

学科分类：081901[081901] 0819[工学-海洋工程类] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-358X.2017.03.015

馆 藏 号：203236870...