基于BP的露天礦邊坡可視化研究

宋喜忠　劉栓

摘 要： 由于露天礦邊坡具有地形復雜、高低起伏等特點，針對傳統邊坡可視化的研究方法存在一定的局限性問題，在此提出基于BP神經網絡的露天礦邊坡三維可視化研究算法。將露天礦邊坡進行三維可視化，剝離等高線并進行賦值。利用BP神經網絡，建立等高線預測模型，生成柵格DEM矩陣，實現可視化建模。實驗結果表明，該算法模型解決了邊坡復雜性問題，克服了傳統可視化方法局限性，真實準確地模擬了現實中邊坡的多樣性，驗證了該方法的有效性。

關鍵字： 露天礦邊坡； DEM； BP神經網絡； 可視化研究

中圖分類號： TN919?34； TP391.9 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）10?0053?03

Abstract： A method of researching strip?mine slope′s 3D visualization based on BP is proposed according to the problem that traditional visual research methods have limitation caused by strip?mine slope's characteristic of complex terrain. The 3D visualization of strip?mine slope is performed， its contour is assigned， and then the visual contour prediction model is built with BP neural network to generate a grid DEM matrix. The experiment results show that the problem of strip?mine slope's complexion can be solved by this model， the limitation of traditional methods can be overcome， and the strip?mine slopes diversity can be simulated truly. The validity of the method was verified by the experiment.

Keywords： strip?mine slope； DEM； BP neural network； visualization research

0 引 言

隨著露天礦的不斷開采生產，對露天礦邊坡的穩定性及三維可視化的研究變得愈加重要。由于露天礦邊坡所處的工程地質和水文條件十分復雜、多變，加之人類工程活動的影響[1]，使得邊坡具有不確定性、模糊性等復雜的非線性特點。目前邊坡可視化方法已出現很多，主要的有插值法、有限元分析法、模糊集理論方法等。這些預測方法各具有一定的優點，但對于地形復雜、高低起伏的邊坡可視化研究，不能較好的得到光滑的邊坡曲面。研究表明，應用BP算法[2]處理復雜的曲面問題具有較好的效果。基于BP神經網絡算法的露天礦邊坡三維可視化 [3?4]為可視化以及穩定性研究提供地質模型，為露天礦開采工程提供準確的綜合信息。通過對邊坡等高線進行抽取賦值，利用BP神經網絡進行訓練，建立基于BP網絡的露天礦邊坡三維模型，從而實現對露天礦邊坡穩定性的準確預測。

1 BP神經網絡

BP網絡的學習需要一個自適應、自調整的過程。它能幫助人們通過學習這種途經獲得帶有正確答案的實例集，來記憶正確的實例模式從而使網絡具有了智能性。圖1為典型的BP網絡拓撲結構。

3 BP?3DV模型建立與實驗結果

3.1 BP?3DV模型建立

根據已知等高線矢量矩陣的高度值，利用BP神經網絡進行訓練，預測其他未知等高線的高度值，從而根據訓練樣本值和預測值得到完整的三維地形圖，分析露天礦邊坡的穩定性。

鑒于邊坡高低起伏、地形復雜，綜合泛化性能和收斂因素，經過實驗分析，選取隱含層數100構建BP神經網絡。選取（xn，yn）作為網絡的第n個輸入層輸入，選取zn作為相應的第n輸出層輸出，令迭代次數NI=1 000，進行神經網絡訓練。具體流程如圖4所示。

BP神經網絡與三維可視化結合，建立可視化模型進行邊坡等高線高度的預測生成。利用得到的等高線高度值，對應數字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）矩陣[6]，即矩陣中的下標對應相應的x坐標、y坐標，高度值對應格高度。定義DEM矩陣C，令xn=i，yn=j，對邊坡地形進行仿真，令zn=dij為仿真結果，進行仿真。

3.2 實驗結果

采用VC6.0的編程環境，通過BP模型生成的高度值，建立DEM對應的矩陣，進行實際邊坡地形的仿真。將仿真后的DEM矩陣轉化為三維圖像。以海州露天礦邊坡為對象，轉化得到基于BP神經網絡的邊坡三維網格圖5、基于BP的邊坡三維俯視圖6以及基于BP的邊坡三維內部結構動態生成圖7。

由圖5、圖6可以看出，通過BP神經網絡完成對等高線的訓練及預測，從而建立的DEM模型實現的邊坡可視化圖形，不僅得到了邊坡的光滑曲面，同時很好的表現了邊坡的多樣性特點，更加真實地模擬了地形的復雜性及高低起伏。由圖7可知，該算法克服了傳統插值對于凹凸點和極小極大值表現不充分的缺點，很好地模擬了邊坡的現實特性，對邊坡的可視化及穩定性研究提供了很好的指導。

4 結 論

通過等高線提取方法，得到BP神經網絡訓練樣本，完成對等高線的完整預測。生成DEM矩陣，從而對露天礦邊坡進行地形仿真，轉化生成三維圖形。

本文克服了傳統方法不能很好解決復雜地形等難的問題，通過BP智能算法建立三維圖，實現對露天礦邊坡可視化及穩定性研究。下一步將會完善BP神經網絡收斂速度慢、易陷入局部極小值等問題，更好地提高算法的性能。

參考文獻

[1] 鄭豐，熊雪強，林穎，等.基于灰色理論的某露天礦邊坡穩定性預報[J].中國礦山工程，2012，41（2）：59?61.

[2] 陳錦標，王守云，索永峰.BP算法在三維地形生成中的應用[J].計算機輔助工程，2009，29（6）：155?157.

[3] 柴賀軍，唐勝傳，李海平.公路邊坡三維可視化建模系統研究[J].地球與環境，2005（13）：74?78.

[4] 陳國良，張勇慧，盛謙，等.基于地理信息系統的公路邊坡三維建模及可視化研究[J].巖土力學，2011，32（11）：3393?3398.

[5] 張瑞超，葉海建，王彥.滿足方向一致性的等高線提取算法[J]. 計算機工程與設計，2011（11）：35?37.

[6] 熊禮陽，湯國安，宴實江.基于DEM的山地鞍部點分級提取方法研究[J].測繪科學，2012，10（23）：60?62.

摘 要： 由于露天礦邊坡具有地形復雜、高低起伏等特點，針對傳統邊坡可視化的研究方法存在一定的局限性問題，在此提出基于BP神經網絡的露天礦邊坡三維可視化研究算法。將露天礦邊坡進行三維可視化，剝離等高線并進行賦值。利用BP神經網絡，建立等高線預測模型，生成柵格DEM矩陣，實現可視化建模。實驗結果表明，該算法模型解決了邊坡復雜性問題，克服了傳統可視化方法局限性，真實準確地模擬了現實中邊坡的多樣性，驗證了該方法的有效性。

關鍵字： 露天礦邊坡； DEM； BP神經網絡； 可視化研究

中圖分類號： TN919?34； TP391.9 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）10?0053?03

Abstract： A method of researching strip?mine slope′s 3D visualization based on BP is proposed according to the problem that traditional visual research methods have limitation caused by strip?mine slope's characteristic of complex terrain. The 3D visualization of strip?mine slope is performed， its contour is assigned， and then the visual contour prediction model is built with BP neural network to generate a grid DEM matrix. The experiment results show that the problem of strip?mine slope's complexion can be solved by this model， the limitation of traditional methods can be overcome， and the strip?mine slopes diversity can be simulated truly. The validity of the method was verified by the experiment.

Keywords： strip?mine slope； DEM； BP neural network； visualization research

0 引 言

隨著露天礦的不斷開采生產，對露天礦邊坡的穩定性及三維可視化的研究變得愈加重要。由于露天礦邊坡所處的工程地質和水文條件十分復雜、多變，加之人類工程活動的影響[1]，使得邊坡具有不確定性、模糊性等復雜的非線性特點。目前邊坡可視化方法已出現很多，主要的有插值法、有限元分析法、模糊集理論方法等。這些預測方法各具有一定的優點，但對于地形復雜、高低起伏的邊坡可視化研究，不能較好的得到光滑的邊坡曲面。研究表明，應用BP算法[2]處理復雜的曲面問題具有較好的效果。基于BP神經網絡算法的露天礦邊坡三維可視化 [3?4]為可視化以及穩定性研究提供地質模型，為露天礦開采工程提供準確的綜合信息。通過對邊坡等高線進行抽取賦值，利用BP神經網絡進行訓練，建立基于BP網絡的露天礦邊坡三維模型，從而實現對露天礦邊坡穩定性的準確預測。

1 BP神經網絡

BP網絡的學習需要一個自適應、自調整的過程。它能幫助人們通過學習這種途經獲得帶有正確答案的實例集，來記憶正確的實例模式從而使網絡具有了智能性。圖1為典型的BP網絡拓撲結構。

3 BP?3DV模型建立與實驗結果

3.1 BP?3DV模型建立

根據已知等高線矢量矩陣的高度值，利用BP神經網絡進行訓練，預測其他未知等高線的高度值，從而根據訓練樣本值和預測值得到完整的三維地形圖，分析露天礦邊坡的穩定性。

鑒于邊坡高低起伏、地形復雜，綜合泛化性能和收斂因素，經過實驗分析，選取隱含層數100構建BP神經網絡。選取（xn，yn）作為網絡的第n個輸入層輸入，選取zn作為相應的第n輸出層輸出，令迭代次數NI=1 000，進行神經網絡訓練。具體流程如圖4所示。

BP神經網絡與三維可視化結合，建立可視化模型進行邊坡等高線高度的預測生成。利用得到的等高線高度值，對應數字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）矩陣[6]，即矩陣中的下標對應相應的x坐標、y坐標，高度值對應格高度。定義DEM矩陣C，令xn=i，yn=j，對邊坡地形進行仿真，令zn=dij為仿真結果，進行仿真。

3.2 實驗結果

采用VC6.0的編程環境，通過BP模型生成的高度值，建立DEM對應的矩陣，進行實際邊坡地形的仿真。將仿真后的DEM矩陣轉化為三維圖像。以海州露天礦邊坡為對象，轉化得到基于BP神經網絡的邊坡三維網格圖5、基于BP的邊坡三維俯視圖6以及基于BP的邊坡三維內部結構動態生成圖7。

由圖5、圖6可以看出，通過BP神經網絡完成對等高線的訓練及預測，從而建立的DEM模型實現的邊坡可視化圖形，不僅得到了邊坡的光滑曲面，同時很好的表現了邊坡的多樣性特點，更加真實地模擬了地形的復雜性及高低起伏。由圖7可知，該算法克服了傳統插值對于凹凸點和極小極大值表現不充分的缺點，很好地模擬了邊坡的現實特性，對邊坡的可視化及穩定性研究提供了很好的指導。

4 結 論

通過等高線提取方法，得到BP神經網絡訓練樣本，完成對等高線的完整預測。生成DEM矩陣，從而對露天礦邊坡進行地形仿真，轉化生成三維圖形。

本文克服了傳統方法不能很好解決復雜地形等難的問題，通過BP智能算法建立三維圖，實現對露天礦邊坡可視化及穩定性研究。下一步將會完善BP神經網絡收斂速度慢、易陷入局部極小值等問題，更好地提高算法的性能。

參考文獻

[1] 鄭豐，熊雪強，林穎，等.基于灰色理論的某露天礦邊坡穩定性預報[J].中國礦山工程，2012，41（2）：59?61.

[2] 陳錦標，王守云，索永峰.BP算法在三維地形生成中的應用[J].計算機輔助工程，2009，29（6）：155?157.

[3] 柴賀軍，唐勝傳，李海平.公路邊坡三維可視化建模系統研究[J].地球與環境，2005（13）：74?78.

[4] 陳國良，張勇慧，盛謙，等.基于地理信息系統的公路邊坡三維建模及可視化研究[J].巖土力學，2011，32（11）：3393?3398.

[5] 張瑞超，葉海建，王彥.滿足方向一致性的等高線提取算法[J]. 計算機工程與設計，2011（11）：35?37.

[6] 熊禮陽，湯國安，宴實江.基于DEM的山地鞍部點分級提取方法研究[J].測繪科學，2012，10（23）：60?62.

摘 要： 由于露天礦邊坡具有地形復雜、高低起伏等特點，針對傳統邊坡可視化的研究方法存在一定的局限性問題，在此提出基于BP神經網絡的露天礦邊坡三維可視化研究算法。將露天礦邊坡進行三維可視化，剝離等高線并進行賦值。利用BP神經網絡，建立等高線預測模型，生成柵格DEM矩陣，實現可視化建模。實驗結果表明，該算法模型解決了邊坡復雜性問題，克服了傳統可視化方法局限性，真實準確地模擬了現實中邊坡的多樣性，驗證了該方法的有效性。

關鍵字： 露天礦邊坡； DEM； BP神經網絡； 可視化研究

中圖分類號： TN919?34； TP391.9 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）10?0053?03

Abstract： A method of researching strip?mine slope′s 3D visualization based on BP is proposed according to the problem that traditional visual research methods have limitation caused by strip?mine slope's characteristic of complex terrain. The 3D visualization of strip?mine slope is performed， its contour is assigned， and then the visual contour prediction model is built with BP neural network to generate a grid DEM matrix. The experiment results show that the problem of strip?mine slope's complexion can be solved by this model， the limitation of traditional methods can be overcome， and the strip?mine slopes diversity can be simulated truly. The validity of the method was verified by the experiment.

Keywords： strip?mine slope； DEM； BP neural network； visualization research

0 引 言

隨著露天礦的不斷開采生產，對露天礦邊坡的穩定性及三維可視化的研究變得愈加重要。由于露天礦邊坡所處的工程地質和水文條件十分復雜、多變，加之人類工程活動的影響[1]，使得邊坡具有不確定性、模糊性等復雜的非線性特點。目前邊坡可視化方法已出現很多，主要的有插值法、有限元分析法、模糊集理論方法等。這些預測方法各具有一定的優點，但對于地形復雜、高低起伏的邊坡可視化研究，不能較好的得到光滑的邊坡曲面。研究表明，應用BP算法[2]處理復雜的曲面問題具有較好的效果。基于BP神經網絡算法的露天礦邊坡三維可視化 [3?4]為可視化以及穩定性研究提供地質模型，為露天礦開采工程提供準確的綜合信息。通過對邊坡等高線進行抽取賦值，利用BP神經網絡進行訓練，建立基于BP網絡的露天礦邊坡三維模型，從而實現對露天礦邊坡穩定性的準確預測。

1 BP神經網絡

BP網絡的學習需要一個自適應、自調整的過程。它能幫助人們通過學習這種途經獲得帶有正確答案的實例集，來記憶正確的實例模式從而使網絡具有了智能性。圖1為典型的BP網絡拓撲結構。

3 BP?3DV模型建立與實驗結果

3.1 BP?3DV模型建立

根據已知等高線矢量矩陣的高度值，利用BP神經網絡進行訓練，預測其他未知等高線的高度值，從而根據訓練樣本值和預測值得到完整的三維地形圖，分析露天礦邊坡的穩定性。

鑒于邊坡高低起伏、地形復雜，綜合泛化性能和收斂因素，經過實驗分析，選取隱含層數100構建BP神經網絡。選取（xn，yn）作為網絡的第n個輸入層輸入，選取zn作為相應的第n輸出層輸出，令迭代次數NI=1 000，進行神經網絡訓練。具體流程如圖4所示。

BP神經網絡與三維可視化結合，建立可視化模型進行邊坡等高線高度的預測生成。利用得到的等高線高度值，對應數字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）矩陣[6]，即矩陣中的下標對應相應的x坐標、y坐標，高度值對應格高度。定義DEM矩陣C，令xn=i，yn=j，對邊坡地形進行仿真，令zn=dij為仿真結果，進行仿真。

3.2 實驗結果

采用VC6.0的編程環境，通過BP模型生成的高度值，建立DEM對應的矩陣，進行實際邊坡地形的仿真。將仿真后的DEM矩陣轉化為三維圖像。以海州露天礦邊坡為對象，轉化得到基于BP神經網絡的邊坡三維網格圖5、基于BP的邊坡三維俯視圖6以及基于BP的邊坡三維內部結構動態生成圖7。

由圖5、圖6可以看出，通過BP神經網絡完成對等高線的訓練及預測，從而建立的DEM模型實現的邊坡可視化圖形，不僅得到了邊坡的光滑曲面，同時很好的表現了邊坡的多樣性特點，更加真實地模擬了地形的復雜性及高低起伏。由圖7可知，該算法克服了傳統插值對于凹凸點和極小極大值表現不充分的缺點，很好地模擬了邊坡的現實特性，對邊坡的可視化及穩定性研究提供了很好的指導。

4 結 論

通過等高線提取方法，得到BP神經網絡訓練樣本，完成對等高線的完整預測。生成DEM矩陣，從而對露天礦邊坡進行地形仿真，轉化生成三維圖形。

本文克服了傳統方法不能很好解決復雜地形等難的問題，通過BP智能算法建立三維圖，實現對露天礦邊坡可視化及穩定性研究。下一步將會完善BP神經網絡收斂速度慢、易陷入局部極小值等問題，更好地提高算法的性能。

參考文獻

[1] 鄭豐，熊雪強，林穎，等.基于灰色理論的某露天礦邊坡穩定性預報[J].中國礦山工程，2012，41（2）：59?61.

[2] 陳錦標，王守云，索永峰.BP算法在三維地形生成中的應用[J].計算機輔助工程，2009，29（6）：155?157.

[3] 柴賀軍，唐勝傳，李海平.公路邊坡三維可視化建模系統研究[J].地球與環境，2005（13）：74?78.

[4] 陳國良，張勇慧，盛謙，等.基于地理信息系統的公路邊坡三維建模及可視化研究[J].巖土力學，2011，32（11）：3393?3398.

[5] 張瑞超，葉海建，王彥.滿足方向一致性的等高線提取算法[J]. 計算機工程與設計，2011（11）：35?37.

[6] 熊禮陽，湯國安，宴實江.基于DEM的山地鞍部點分級提取方法研究[J].測繪科學，2012，10（23）：60?62.