。948 北京科技大学学报 第31卷 勘探深度、矿体赋存条件及采矿方法等因素，确定杏 残留矿体，目前正在开采一30m水平露天境界外矿 山采区深部矿体转地下开采采用分期开采：一期开 体，一30m水平平面图如图3所示.杏山矿体倾角 采范围为一330m以上：二期开采范围为一330m以 缓(50~60°)，平均厚度30m左右，不适合大结构参 下深部矿体.截至2004年年底.杏山采区露天开采 数，采用15m×15m(分段高度×进路间距)，采矿方 己基本结束.但是，一33m水平以上露天境界外还 法为无底柱分段崩落法. 采场泄水井 Fe Be 回风井 Fe 图例 进风天井 Fe磁铁矿石 DF图极贫矿 F9]断层 矿石溜并产 图3一30m水平平面图 Fig.3 Plan of the-30 m level 3.2模型构建及应用 表13点变形监测数据 Table 1 M onitored defomation data of Point 3 以支持向量机原理对杏山铁矿露天转地下开采 监测时间 边坡3点（图4）变形进行了分析建模，利用2008 累计变形值/m 监测时间 累计变形值/m 年6月1一30日实测数据进行建模，对7月1一10 第1天 1.632 第16天 1.699 日的变形进行了预测.选择变形序列历史点数为 第2天 1.638 第17天 1.700 第3天 1.653 第18天 1701 10,以前面的30d实测数据（表1）构成20个学习样 本，进行学习训练建立支持向量机模型，对未来的 第4天 1.668 第19天 1.706 10d的变形进行预测通过交叉验证最终确定的支 第5天 1.670 第20天 1.711 持向量机模型参数分别为：核函数为RBF核函数， 第6天 1.673 第21天 1716 第7天 1.675 y=10,C=2000.b=1.84487043.模型的支持向量 第22天 1722 及其对应的c、α的值见表2，预测分析结果见表 第8天 1.677 第23天 1728 3,预测值与实测值的比较见图5. 第9天 1.679 第24天 1734 第10天 1.682 第25天 1.740 第11天 1.685 第26天 1749 第12天 1.688 第27天 1.758 第13天 1.690 第28天 1.769 第14天 1.693 第29天 1781 第15天 1.696 第30天 1.792 由以上分析结果可以看出，基于支持向量机的 露天转地下边坡变形模型有效表达了地下开采与露 图43F监测点位置及边坡图 天矿边坡变形之间复杂的非线性关系，且预测结果 Fig 4 Position of point 3 and sbpe photo 具有很好的准确性.勘探深度 、矿体赋存条件及采矿方法等因素, 确定杏 山采区深部矿体转地下开采采用分期开采:一期开 采范围为 -330 m 以上;二期开采范围为-330 m 以 下深部矿体.截至 2004 年年底, 杏山采区露天开采 已基本结束.但是, -33 m 水平以上露天境界外还 残留矿体, 目前正在开采-30 m 水平露天境界外矿 体, -30 m 水平平面图如图 3 所示 .杏山矿体倾角 缓( 50 ～ 60°) , 平均厚度 30 m 左右, 不适合大结构参 数, 采用 15 m ×15m( 分段高度×进路间距) , 采矿方 法为无底柱分段崩落法 . 图 3 -30 m 水平平面图 Fig.3 Plan of the -30 m level 3.2 模型构建及应用 以支持向量机原理对杏山铁矿露天转地下开采 边坡 3 #点( 图 4) 变形进行了分析建模, 利用 2008 年6 月 1 —30 日实测数据进行建模, 对 7 月 1 —10 日的变形进行了预测.选择变形序列历史点数为 10, 以前面的 30 d 实测数据( 表 1) 构成 20 个学习样 本, 进行学习训练建立支持向量机模型, 对未来的 10 d 的变形进行预测, 通过交叉验证最终确定的支 持向量机模型参数分别为:核函数为 RBF 核函数, γ=10, C =2000, b =1.844 870 43, 模型的支持向量 及其对应的 αi 、α＊ i 的值见表 2, 预测分析结果见表 3, 预测值与实测值的比较见图 5 . 图 4 3 #监测点位置及边坡图 Fig.4 Position of point 3 and slope photo 表 1 3 #点变形监测数据 Table 1 M onit ored def ormation data of Point 3 监测时间 累计变形值/ m 监测时间 累计变形值/ m 第 1 天 1.632 第 16 天 1.699 第 2 天 1.638 第 17 天 1.700 第 3 天 1.653 第 18 天 1.701 第 4 天 1.668 第 19 天 1.706 第 5 天 1.670 第 20 天 1.711 第 6 天 1.673 第 21 天 1.716 第 7 天 1.675 第 22 天 1.722 第 8 天 1.677 第 23 天 1.728 第 9 天 1.679 第 24 天 1.734 第 10 天 1.682 第 25 天 1.740 第 11 天 1.685 第 26 天 1.749 第 12 天 1.688 第 27 天 1.758 第 13 天 1.690 第 28 天 1.769 第 14 天 1.693 第 29 天 1.781 第 15 天 1.696 第 30 天 1.792 由以上分析结果可以看出, 基于支持向量机的 露天转地下边坡变形模型有效表达了地下开采与露 天矿边坡变形之间复杂的非线性关系, 且预测结果 具有很好的准确性 . · 948 · 北 京 科 技 大 学 学 报 第 31 卷