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基于CNN-aGRU融合模型的尾矿坝浸润线预测方法
被引量：
10
1
作者
阮顺领
韩思淼
+2 位作者
张宁宁
顾清华
卢才武
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第S01期119-127,共9页
为预防尾矿库溃坝安全事故,关联分析在线监测数据的深度,提出将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)融合的尾矿库浸润线安全态势预测方法,以掌握坝体的稳定性状况与安全发展态势。该方法综合考虑尾矿库监测数据复杂非线性和时序关联...
为预防尾矿库溃坝安全事故,关联分析在线监测数据的深度,提出将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)融合的尾矿库浸润线安全态势预测方法,以掌握坝体的稳定性状况与安全发展态势。该方法综合考虑尾矿库监测数据复杂非线性和时序关联性等特点,利用一维卷积神经网络(1D CNN)模型获取多源数据的局部关联特征和空间特征,并利用GRU模型获取浸润线数据的时序特征,采用自适应矩估计权重衰减优化算法(AdamW)优化模型梯度的自适应性,提高预测模型泛化能力和预测精度,并以河南洛阳某金属露天钼矿尾矿坝进行试验验证。试验结果表明:对比传统BP神经网络、长短期记忆网络(LSTM)、GRU等预测模型,该预测模型在平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、R 2几项关键指标上,分别达到0.01391562、0.005432、0.000045、0.006702、0.998334,实现对浸润线变化态势快速精准预测。
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关键词
卷积神经网络(CNN)
门控循环单元(GRU)
尾矿坝
浸润线
自适应
矩
估计
权重
衰减
优化
算法
(
adamw
)
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职称材料
题名
基于CNN-aGRU融合模型的尾矿坝浸润线预测方法
被引量：
10
1
作者
阮顺领
韩思淼
张宁宁
顾清华
卢才武
机构
西安建筑科技大学资源工程学院
西安建筑科技大学矿山系统工程研究所
西安市智慧工业感知计算与决策重点实验室
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第S01期119-127,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(52374160)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2022JM-201)。
文摘
为预防尾矿库溃坝安全事故,关联分析在线监测数据的深度,提出将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)融合的尾矿库浸润线安全态势预测方法,以掌握坝体的稳定性状况与安全发展态势。该方法综合考虑尾矿库监测数据复杂非线性和时序关联性等特点,利用一维卷积神经网络(1D CNN)模型获取多源数据的局部关联特征和空间特征,并利用GRU模型获取浸润线数据的时序特征,采用自适应矩估计权重衰减优化算法(AdamW)优化模型梯度的自适应性,提高预测模型泛化能力和预测精度,并以河南洛阳某金属露天钼矿尾矿坝进行试验验证。试验结果表明:对比传统BP神经网络、长短期记忆网络(LSTM)、GRU等预测模型,该预测模型在平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、R 2几项关键指标上,分别达到0.01391562、0.005432、0.000045、0.006702、0.998334,实现对浸润线变化态势快速精准预测。
关键词
卷积神经网络(CNN)
门控循环单元(GRU)
尾矿坝
浸润线
自适应
矩
估计
权重
衰减
优化
算法
(
adamw
)
Keywords
convolutional neural network(CNN)
gated recurrent unit(GRU)
tailings dam
saturation line
Adam weight decay optimizer(
adamw
)
分类号
X935 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于CNN-aGRU融合模型的尾矿坝浸润线预测方法
阮顺领
韩思淼
张宁宁
顾清华
卢才武
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
10
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