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摘要
矿区边坡在各种因素的影响下，将会发生变形，但变形超过一定限度时，会对矿区产生很大的危害，开展边坡变形预测分析，能在一定程度上预防灾害的发生。文中在充分考虑BP神经网络初始权值和阈值难以确定，造成模型系统进入局部最小化，导致预测精度不高等问题的基础上，提出GABP神经网络预测模型，解决了普通网络模型在权值和阈值上的不足，并以越堡露天矿边坡变形监测点JC31、JC33、JC36为研究对象，分别采用灰色理论模型、BP神经网络模型以及GA-BP模型进行预测，研究结果表明：GA-BP网络模型较灰色模型和BP模型的预测值与实际值更吻合，预测精度更高，其平均相对误差最小，较其他两种方法预测精度提高了10倍以上，表明该方法具有一定的可靠性和可行性。
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