矿山岩溶地表塌陷成因复杂，形式多样，为准确预测矿山岩溶塌陷，结合岩溶发育机理，本研究提出基于LOF和SMOTE算法的BP神经网络预测模型。首先通过LOF算法剔除因非自然原因而产生的异常数据，再通过SMOTE算法对剔除后的数据进行过采样，合成新数据，以增加样本数目，最后采用BP神经网络模型对矿山岩溶塌陷进行预测。结果表明，实际工程数据经过预处理后的预测模型，与部分小样本预测模型相比，具有更高的预测精度，可为在其他工程中应用提供参考。
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