摘要

受温差、冰霜、扰动等因素影响,原地浸矿在线监测系统采集的数据含有大量噪声和干扰信号,利用系统自带的温度补偿模块难以达到预定数据精度,使得后续预测预警工作出现误差。为此,对原始信号进行处理,EMD分解后,IMF分量可实现自由重构,去掉高频分量,能够较好地去除环境因素对在线监测位移数据的影响,低频分量能更好地反映实际位移值。借助EMD技术的自适应分解特性,提取真实监测数据,并利用RBFNN的最佳逼近效果,建立在线监测数据EMD-RBFNN预测模型。根据某稀土矿实测地表位移数据,进行预测检验,结果表明,EMDRBFNN模型的地表位移预测数据相对误差仅0.12%,具有较好可靠性和预测精度。