期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
结合CNN-LSTM优化模型在尾矿坝浸润线预测中的应用
被引量：
2
1
作者
袁利伟
杨柳
+3 位作者
何涛
李延林
魏学松
徐海燕
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期3770-3779,共10页
浸润线是尾矿库的生命线,准确地预测浸润线仍是目前较难解决的重要课题。为了能够有效地预测尾矿坝浸润线的演变态势,提出了一种适用于尾矿坝浸润线预测的高精度卷积神经网络-长短期记忆(Convolutional Neural Network-Long Short-Term ...
浸润线是尾矿库的生命线,准确地预测浸润线仍是目前较难解决的重要课题。为了能够有效地预测尾矿坝浸润线的演变态势,提出了一种适用于尾矿坝浸润线预测的高精度卷积神经网络-长短期记忆(Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM)网络优化模型。以云南省某铜矿尾矿库为研究对象,运用CNN提取浸润线数据在高维空间的联系,并捕捉浸润线时序特性的空间关联特征,运用LSTM捕捉及解析其长期依赖关系的特点,优化CNN的卷积层层数与LSTM隐含层层数,选取最优组合,实现对浸润线变化趋势的精确预测。试验结果表明:与单一的CNN模型和LSTM模型相比,CNN-LSTM优化模型的收敛速度快,泛化能力强,且该模型的决定系数、平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差、均方根误差均达到了非常高的拟合优度及预测精度,显示了基于CNN-LSTM优化模型进行尾矿坝浸润线预测的优越性,为保障尾矿库长期安全运行提供依据。
展开更多
关键词
安全工程
尾矿坝
卷积神经网络(CNN)
长短期记忆(LSTM)
浸润线预测
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于ELM的尾矿坝浸润线预测
被引量：
7
2
作者
邱俊博
胡军
《有色金属工程》
CAS
北大核心
2021年第2期103-109,共7页
为了进行尾矿坝浸润线预测,提出一种极限学习机(ELM)方法。ELM网络能够很好地描述浸润线与其影响因素的非线性关系,将最小干滩长度、库水位、渗流量、竖直位移、水平位移5个主要因素作为ELM网络的输入,浸润线埋深作为网络的输出。为了提...
为了进行尾矿坝浸润线预测,提出一种极限学习机(ELM)方法。ELM网络能够很好地描述浸润线与其影响因素的非线性关系,将最小干滩长度、库水位、渗流量、竖直位移、水平位移5个主要因素作为ELM网络的输入,浸润线埋深作为网络的输出。为了提高ELM的预测准确性,利用均方误差指标选取归一化方法、激活函数、隐含层节点个数,最终确定最大值归一化方法预处理数据,输入5-9-1ELM网络,选取激活函数为sin型函数进行浸润线预测。同时选取BP神经网络,采用相同的归一化方法和网络形式进行对比。结果表明ELM模型在浸润线短期预测中可行性更高,预测精度佳。
展开更多
关键词
浸润线预测
极限学习机
尾矿坝
归一化
均方误差
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
结合CNN-LSTM优化模型在尾矿坝浸润线预测中的应用
被引量：
2
1
作者
袁利伟
杨柳
何涛
李延林
魏学松
徐海燕
机构
昆明理工大学公共安全与应急管理学院
开远市应急管理局
永善金沙矿业有限责任公司
昆明理工大学设计研究院
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期3770-3779,共10页
基金
国家自然科学基金项目(53264020)。
文摘
浸润线是尾矿库的生命线,准确地预测浸润线仍是目前较难解决的重要课题。为了能够有效地预测尾矿坝浸润线的演变态势,提出了一种适用于尾矿坝浸润线预测的高精度卷积神经网络-长短期记忆(Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM)网络优化模型。以云南省某铜矿尾矿库为研究对象,运用CNN提取浸润线数据在高维空间的联系,并捕捉浸润线时序特性的空间关联特征,运用LSTM捕捉及解析其长期依赖关系的特点,优化CNN的卷积层层数与LSTM隐含层层数,选取最优组合,实现对浸润线变化趋势的精确预测。试验结果表明:与单一的CNN模型和LSTM模型相比,CNN-LSTM优化模型的收敛速度快,泛化能力强,且该模型的决定系数、平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差、均方根误差均达到了非常高的拟合优度及预测精度,显示了基于CNN-LSTM优化模型进行尾矿坝浸润线预测的优越性,为保障尾矿库长期安全运行提供依据。
关键词
安全工程
尾矿坝
卷积神经网络(CNN)
长短期记忆(LSTM)
浸润线预测
Keywords
safety engineering
tailings dam
Convolutional
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于ELM的尾矿坝浸润线预测
被引量：
7
2
作者
邱俊博
胡军
机构
辽宁科技大学土木工程学院
出处
《有色金属工程》
CAS
北大核心
2021年第2期103-109,共7页
基金
辽宁科技大学研究生科技创新项目(LKDYC201922)。
文摘
为了进行尾矿坝浸润线预测,提出一种极限学习机(ELM)方法。ELM网络能够很好地描述浸润线与其影响因素的非线性关系,将最小干滩长度、库水位、渗流量、竖直位移、水平位移5个主要因素作为ELM网络的输入,浸润线埋深作为网络的输出。为了提高ELM的预测准确性,利用均方误差指标选取归一化方法、激活函数、隐含层节点个数,最终确定最大值归一化方法预处理数据,输入5-9-1ELM网络,选取激活函数为sin型函数进行浸润线预测。同时选取BP神经网络,采用相同的归一化方法和网络形式进行对比。结果表明ELM模型在浸润线短期预测中可行性更高,预测精度佳。
关键词
浸润线预测
极限学习机
尾矿坝
归一化
均方误差
Keywords
phreatic line prediction
extreme learning machine
tailings dam
normalization
mean square error
分类号
TD926.4 [矿业工程—选矿]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合CNN-LSTM优化模型在尾矿坝浸润线预测中的应用
袁利伟
杨柳
何涛
李延林
魏学松
徐海燕
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于ELM的尾矿坝浸润线预测
邱俊博
胡军
《有色金属工程》
CAS
北大核心
2021
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
