基于R/S分析及极限学习机的沉陷区土地复垦适宜性研究

为解决采煤沉陷引发的土地破坏问题,达到保持矿区生态环境稳定的目的,以R/S分析及极限学习机为理论基础,开展沉陷区土地复垦的适宜性研究。首先,利用R/S分析对沉陷区的稳定性现状进行判断,并分析沉陷稳定性随时间的演化规律,再利用极限学习机构建沉陷变形预测模型,以评价沉陷变形的发展趋势,进而为土地复垦提供依据;最后,结合采煤沉陷特点,开展沉陷区的土地复垦措施研究。实例分析表明,R/S分析能有效评价沉陷区的沉陷稳定性,得出不同阶段的沉陷稳定性存在一定差异,但大致呈随时间持续稳定性增加的趋势;同时,通过沉陷变形预测,得出该预测模型预测结果的相对误差均值小于3%,具有较高的预测精度,表明该预测模型在沉陷区变形预测中的适用性,且后期沉陷变形趋于稳定,并与稳定性评价综合得出后续适宜采取的土地复垦措施。沉陷区土地复垦是一个系统工作且势在必行,应通过沉陷稳定性评价掌握合理的复垦时机,并结合矿区的复垦条件,合理规范复垦措施,提高土地利用率。

Study on the suitability of land reclamation in subsidence area based on R/S analysis and limit learning machine