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基于ELM的尾矿坝浸润线预测
基于ELM的尾矿坝浸润线预测
摘要：尾矿坝是矿山开采过程中产生的废弃物的存储设施，其安全稳定性对环境和人类生命财产安全具有重要意义。其中，浸润线是尾矿坝安全性评估的重要指标之一。本文利用极限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）算法进行尾矿坝浸润线的预测和分析。通过收集与尾矿坝相关的数据，并将其输入到ELM算法中，建立了浸润线预测模型。通过实验结果验证了ELM算法在尾矿坝浸润线预测中的有效性和准确性。本研究结果对尾矿坝的安全性评估和管理具有重要的实际价值。
关键词：尾矿坝，浸润线，极限学习机，预测模型
1.引言
尾矿坝是矿山开采过程中产生的固体废弃物的存储设施，主要用于储存由矿山开采过程中分离出来的尾矿。尾矿的特性决定了尾矿坝的稳定性和安全性问题是矿山环境管理的重要方面。其中，浸润线是评估尾矿坝安全稳定性的重要指标之一。浸润线能够反映尾矿坝的渗流强度和稳定性，对尾矿坝的管理和预警具有重要意义。
2.相关工作
尾矿坝浸润线预测是一个复杂的问题，需要考虑很多因素，如尾矿的物理化学性质、尾矿坝的结构特点等。传统的预测方法有多元回归分析、神经网络等。然而，这些方法在建模复杂性和预测准确性方面存在一定的局限性。
3.ELM算法简介
极限学习机（ELM）是一种基于单层前馈神经网络的机器学习算法。ELM算法在训练过程中，随机初始化隐藏层的权重和偏置，使用最小二乘法来求解输出层的权重。相对于传统的神经网络算法，ELM算法具有训练速度快、参数调整简单等优点。因此，ELM算法在预测问题上具有很大潜力。
4.数据收集与预处理
为了建立尾矿坝浸润线预测模型，我们需要收集与尾矿坝相关的数据。这些数据包括但不限于：尾矿的物理化学性质、尾矿坝的结构参数、周边环境因素等。在收集数据的过程中，我们需要注意数据的准确性和完整性。同时，对于缺失的数据，我们需要进行适当的处理，如平均值填补、最近邻插补等。
5.ELM算法建模与训练
通过将收集到的数据输入到ELM算法中，我们可以建立尾矿坝浸润线的预测模型。在建模过程中，我们需要将数据集分为训练集和验证集。训练集用于训练模型，验证集用于评估模型的性能。在调整模型参数时，我们需要使用交叉验证方法来选择最合适的参数。
6.实验结果与分析
通过实验结果的分析，我们可以评估和验证ELM算法在尾矿坝浸润线预测中的有效性和准确性。同时，我们还可以对模型进行优化和改进，以提高预测的精度和稳定性。
7.结论与展望
本文利用ELM算法建立了尾矿坝浸润线预测模型，并通过实验结果验证了该模型的有效性和准确性。尾矿坝浸润线的预测对尾矿坝的安全性评估和管理具有重要意义。未来，我们可以进一步改进和优化模型，考虑更多的因素，以提高预测的精度和稳定性。
参考文献：
[1]HuangGB,ZhuQY,SiewCK.Extremelearningmachine:Theoryandapplications[J].Neurocomputing,2006,70(1-3):489-501.
[2]HuangGB,ChenL,SiewCK.Unifiedextremelearningmachines[J].NeuralNetworks,2006,19(3):353-360.