10、人工智能在露天矿边坡稳定性预测中的应用

人工智能在露天矿边坡稳定性预测中的应用

1. 引言

在露天矿开采中，边坡稳定性是一个复杂且关键的问题，因为岩体参数的不确定性以及开采过程中存在诸多不可控因素。近年来，基于人工智能的模型在预测边坡安全系数（Factor of Safety，FOS）方面展现出了巨大的潜力，如多种混合智能系统模型都能高精度地预测FOS，甚至可以替代传统的岩土软件。本文将重点介绍一种新的ICA - RBFNN模型在预测FOS方面的应用，并与PSO - RBFNN模型进行对比。

2. 方法

2.1 径向基函数神经网络（RBFNN）

RBFNN是多层感知器神经网络（MLP）的改进版本，由Broomhead和Lowe提出。它由输入层、隐藏层和输出层三层组成。与MLP不同，RBFNN在线性权重下使用无监督方法训练网络：
- 首先，使用K - means聚类算法随机选择权重。
- 其次，使用矩阵乘法或梯度下降算法计算隐藏层和输出层之间的权重。
- 值得注意的是，RBFNN在训练网络时不像MLP那样使用激活函数，而是通过无监督过程来建模数据集的非线性关系。

RBFNN预测FOS的一般架构如下：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A([输入层]):::startend --> B(隐藏层):::p