解洪伟，朱东丽

(1.广东省有色地质测绘院，广东 广州 510080；2. 广州市城市规划勘测设计研究院，广东 广州 510060)

矿山边坡受到外界不稳定因素的影响，例如：雨水侵蚀、矿岩爆破、开采沉陷以及地震等，极易发生大面山体滑坡等重大灾害，造成不可挽回的损失。因此，边坡变形及稳定性是矿山作业开采的安全基础[1-3]。目前，国内外已有较多专家在边坡变形的研究上做出突出性的贡献。例如：苑小辉[4]根据概率统计、岩石应力学以及工程地质等，在充分考虑结构面的影响下，详细研究了影响边坡变形与稳定的关键块体，由于边坡上下部分剪切应力的变化影响造成坡体失去稳定性，对边坡变形预警提出了建设性意见；张兵[5]在对水库岸边的边坡变形监测研究中，发现水库水位、岩层应力关系、边坡角度以及边坡高度等是影响着边坡形变的重要因素。

目前应用于矿山边坡变形预测的算法主要经验统计回归模型、神经网络预测模型[6]、灰色关联预测模型[7]以及支持向量机预测模型[8]等方法。单独使用这些传统方法将无法满足实际所需，因为恶劣环境会造成的监测数据较大波动的问题，冯腾飞等[9]为了弱化该扰动的影响，提出了一种结合改进灰色关联的最小二乘支持向量机模型，该算法相对于传统算法有明显优势；李胜等[10]在对露天矿的边坡变形研究中，以修正果蝇算法优化支持向量机回归模型，特别指出，该方法引用了影响边坡变形的七项指标，该算法结果表明预测结果精度较高与其他模型且综合性能也好。……