基于PCA-BBO-SVM的尾矿坝变形预测模型与性能验证研究

作     者：华国威 娄彦彬 王世杰 胡少华 HUA Guowei;LOU Yanbin;WANG Shijie;HU Shaohua

作者机构：武汉理工大学安全科学与应急管理学院湖北武汉430070 河南省电力勘测设计院河南郑州450007 国家大坝安全工程技术研究中心湖北武汉430010 

基　　金：国家自然科学基金项目(51979208) 国家“十三五”重点研发计划项目(2017YFC0804600) 国家大坝安全工程技术研究中心开放基金项目(CX2019B014) 

出 版 物：《中国安全生产科学技术》 (Journal of Safety Science and Technology)

年 卷 期：2022年第18卷第9期

页      码：20-26页

摘      要：为准确预测尾矿坝变形趋势,通过主成分分析法(PCA)对尾矿坝变形影响因子进行优选,基于生物地理学优化算法(BBO)对支持向量机(SVM)参数进行寻优,建立PCA-BBO-SVM尾矿坝变形预测模型,并以杨家湾尾矿坝为例对模型性能进行验证。研究结果表明:PCA-BBO-SVM模型在4个测点的RMSE为0.1396,0.2742,0.3170,0.5306;MAE为0.1125,0.2135,0.2690,0.4129;MAPE为0.5250%,0.6923%,2.6212%,1.3112%;预测精度及对局部波动的预测能力均高于BP、GS-SVM、GA-SVM和PSO-SVM模型,研究结果可为尾矿坝变形预测提供模型支撑。

主 题 词：尾矿坝 变形预测 PCA-BBO-SVM 性能验证 

学科分类：08[工学] 0837[0837] 

D　O　I：10.11731/j.issn.1673-193x.2022.09.003

馆 藏 号：203114659...