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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
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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。
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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
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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]
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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
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