为了减少矿区塌陷的发生,利用GPS对矿山地表岩移进行了监测分析。为了提高岩移观测数据的预测精度和可靠性,文中采用小波神经网络方法对监测数据进行训练、预测,成功预测出了未来一期的地表移动变化。结果表明,小波神经网络具有良好的函数逼近能力,能够反映出要素之间的非线性关系,预测数据可靠。

矿山在开采过程中,破坏了原有的地下岩体空间结构,导致地表建筑出现不同程度的变形。为了减少和避免开采造成的损害,文中主要利用SPSS曲线、小波神经网络、灰色模型对地表观测数据进行预测分析,通过对比分析得出,SPSS曲线拟合,能够对后续的矿山岩移监测以及地表建筑物的保护提供有效的数据。