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基于随机权重法改进PSO-ELM的露天矿边坡稳定性分析
被引量：
15
1
作者
杨勇
张忠政
+1 位作者
胡军
赵允坤
《有色金属工程》
CAS
北大核心
2022年第5期128-134,共7页
为提高极限学习机(ELM)模型在弓长岭露天矿边坡稳定性预测中的精度,有效解决ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层偏置而导致模型稳定性差的问题,引入基于随机权重法改进的粒子群算法(IPSO)进行优化,提出了改进粒子群算法优...
为提高极限学习机(ELM)模型在弓长岭露天矿边坡稳定性预测中的精度,有效解决ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层偏置而导致模型稳定性差的问题,引入基于随机权重法改进的粒子群算法(IPSO)进行优化,提出了改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)模型,将该模型应用到弓长岭露天矿边坡监测的数据中,把预测结果与ELM模型和PSO-ELM模型的预测值进行对比分析。结果表明:IPSO-ELM模型预测值接近于实测值,预测精度高、预测速度快、模型构建合理,在露天矿边坡预测中具有较高的可行性,可作为露天矿边坡预测的一种参考方法。
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关键词
露天矿
边坡
改进的粒子群算法(IPSO)
极限学习机(ELM)
随机权重法
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职称材料
基于VMD的TFPF微震数据随机噪声去除方法应用研究
被引量：
2
2
作者
杨勇
张忠政
程浩
《金属矿山》
CAS
北大核心
2022年第12期170-176,共7页
由于金属矿山复杂的环境条件,微震监测方法所采集的微震数据中含有大量的随机噪声,导致有效信号到时拾取准确性的降低,将严重响应微震源定位的准确性。因此,本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)的时频峰值滤波(TFPF)方法,进行微震数据...
由于金属矿山复杂的环境条件,微震监测方法所采集的微震数据中含有大量的随机噪声,导致有效信号到时拾取准确性的降低,将严重响应微震源定位的准确性。因此,本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)的时频峰值滤波(TFPF)方法,进行微震数据随机噪声去除的应用研究。该方法将微震数据利用VMD分解成若干个主频和带宽不同的信号分量,对不同的信号分量选取对应窗长进行TFPF随机噪声去除处理,再进行信号重构,以达到压制随机噪声的目的。通过理论和实际数据的测试,验证了VMD-TFPF方法去除随机噪声的有效性与优越性。随机噪声的有效去除,对提高微震数据处理的精度具有重要意义。
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关键词
微震数据
随机噪声
TFPF
VMD
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职称材料
题名
基于随机权重法改进PSO-ELM的露天矿边坡稳定性分析
被引量：
15
1
作者
杨勇
张忠政
胡军
赵允坤
机构
鞍钢集团矿业弓长岭有限公司露采分公司
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
2022年第5期128-134,共7页
基金
辽宁省教育厅重点项目(601009877-36)。
文摘
为提高极限学习机(ELM)模型在弓长岭露天矿边坡稳定性预测中的精度,有效解决ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层偏置而导致模型稳定性差的问题,引入基于随机权重法改进的粒子群算法(IPSO)进行优化,提出了改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)模型,将该模型应用到弓长岭露天矿边坡监测的数据中,把预测结果与ELM模型和PSO-ELM模型的预测值进行对比分析。结果表明:IPSO-ELM模型预测值接近于实测值,预测精度高、预测速度快、模型构建合理,在露天矿边坡预测中具有较高的可行性,可作为露天矿边坡预测的一种参考方法。
关键词
露天矿
边坡
改进的粒子群算法(IPSO)
极限学习机(ELM)
随机权重法
Keywords
open-pit mine
slope
improved partical swarm optimization algorithm(IPSO)
extreme learning machine(ELM)
random weight method
分类号
TD854.6 [矿业工程—金属矿开采]
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职称材料
题名
基于VMD的TFPF微震数据随机噪声去除方法应用研究
被引量：
2
2
作者
杨勇
张忠政
程浩
机构
鞍钢集团矿业弓长岭有限公司露采分公司
东北大学资源与土木工程学院
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2022年第12期170-176,共7页
基金
国家重点研发计划项目(编号:2016YFC0801603)。
文摘
由于金属矿山复杂的环境条件,微震监测方法所采集的微震数据中含有大量的随机噪声,导致有效信号到时拾取准确性的降低,将严重响应微震源定位的准确性。因此,本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)的时频峰值滤波(TFPF)方法,进行微震数据随机噪声去除的应用研究。该方法将微震数据利用VMD分解成若干个主频和带宽不同的信号分量,对不同的信号分量选取对应窗长进行TFPF随机噪声去除处理,再进行信号重构,以达到压制随机噪声的目的。通过理论和实际数据的测试,验证了VMD-TFPF方法去除随机噪声的有效性与优越性。随机噪声的有效去除,对提高微震数据处理的精度具有重要意义。
关键词
微震数据
随机噪声
TFPF
VMD
Keywords
micro-seismic data
random noise
TFPF
VMD
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
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出处
发文年
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1
基于随机权重法改进PSO-ELM的露天矿边坡稳定性分析
杨勇
张忠政
胡军
赵允坤
《有色金属工程》
CAS
北大核心
2022
15
在线阅读
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职称材料
2
基于VMD的TFPF微震数据随机噪声去除方法应用研究
杨勇
张忠政
程浩
《金属矿山》
CAS
北大核心
2022
2
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