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摘要
确定矿山开采沉陷边界有助于评估矿区对周围环境和基础设施的潜在影响，为制定有效的灾害防控措施提供技术手段。充分考虑到概率积分法等传统方法在划定矿山开采沉陷边界的不足，采用在获取矿区大范围高精度地表沉降数据有优势的SBAS-InSAR技术，结合淘金算法（Gold Rush Optimizer， GRO）优化双向长短期记忆（Bidirectional Long Short Term Memory， BiLSTM）模型的预测方法，实现矿区开采沉陷边界的划定。以红会煤矿为研究对象，依据SBAS-InSAR技术提取矿区沉降边缘高相干点在2018.11.29-2020.2.4时间段内的共37期沉降数据，以下沉10 mm等值线划定沉陷边界，利用GRO-BiLSTM优化模型预测高相干点的地表沉降值，将预测结果与LSTM和BiLSTM模型预测结果进行对比分析。结果表明：GRO-BiLSTM模型在整体测试集中均方根误差为3.204 mm，比LSTM和BiLSTM模型分别降低22.16％和8.21％，平均绝对误差为2.062 mm，比LSTM和BiLSTM模型分别降低23.97％和5.45％，表明该方法可以有效监测和预测矿区边界地区的沉陷状况。
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