论文摘要
针对尾矿库运行过程中安全预警问题,选取2015年巴西Samarco铁矿溃坝事故案例,研究BP神经网络和SVR方法在排水数据预测的适用性。综合分析了排水数据的复杂且非线性的特点,以库水位、降雨量和干滩长度为输入特征,采用上述2个模型对尾矿坝排水数据进行预测。研究结果表明:基于BP神经网络预测结果的最大相对误差不高于4.35%;基于SVR算法的最大相对误差不高于9.21%;Fund■o坝的排水预测结果是可行的,BP神经网络的预测精度更高,而SVR模型的运算速度更快。研究结果可为矿山安全工作的快速响应和溃坝预警提供信息支撑和参考依据。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 戴健非,杨鹏,王昕宇
关键词: 神经网络,排水数据,早期预警,尾矿库
来源: 中国安全生产科学技术 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室,北京科技大学土木与资源工程学院
基金: 国家重点研发计划课题(2017YFC0804600),国家自然科学基金项目(51774045),北京联合大学研究生资助项目
分类号: TD926.4
页码: 92-97
总页数: 6
文件大小: 614K
下载量: 204
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