【摘 要】
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针对弓长岭露天矿采空区顶板位移预测问题,基于K-means聚类算法基本原理,提出层次迭代聚类算法,并结合依拉达准则,实现了对实时采集数据中的杂乱数据和随机误差数据的自动化剔除。应用灰色预测模型对位移-时间序列进行超前预测,预测结果与实测数据基本吻合,验证了本文算法的可靠性和准确性。根据预测结果可以判定弓长岭露天矿采空区顶板位移变化趋势平稳,短期内没有失稳风险。
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFC0801607),国家自然科学基金资助项目(U1906208,51525402,51904055,51874069),辽宁省“兴辽英才计划”资助项目(XLYC1802031),中央高校基本科研业务费资助项目(N170108028,N170106003,N180115009)。
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针对弓长岭露天矿采空区顶板位移预测问题,基于K-means聚类算法基本原理,提出层次迭代聚类算法,并结合依拉达准则,实现了对实时采集数据中的杂乱数据和随机误差数据的自动化剔除。应用灰色预测模型对位移-时间序列进行超前预测,预测结果与实测数据基本吻合,验证了本文算法的可靠性和准确性。根据预测结果可以判定弓长岭露天矿采空区顶板位移变化趋势平稳,短期内没有失稳风险。
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