本工具是一款高效的 露天矿边坡位移预测分析工具, 采用 改进Stacking集成学习 算法,专为 露天煤矿 金属矿山 等场景设计。 能够精准分析 三维位移数据,实现边坡稳定性的智能评估与趋势预测, 显著提升矿山 安全生产管理效率。
结合随机森林、支持向量机(SVM)和 XGBoost 作为基模型,捕捉不同维度的时间序列特征。
利用线性回归或神经网络作为元学习器,对基模型结果进行非线性组合,降低预测误差。
建议输入至少30天的历史位移监测数据,并结合降雨量等环境因子。
改进Stacking模型在小样本和多变量场景下表现优异,通常优于单一模型。