尾礦庫浸潤線監(jiān)測與預測方法研究.pdf

1、尾礦庫是礦山企業(yè)組成的重要部分，是具有高勢能的人造泥石流危險源，其安全程度嚴重影響企業(yè)能否正常生產(chǎn)與發(fā)展，嚴重威脅社會經(jīng)濟與生態(tài)環(huán)境。浸潤線作為尾礦庫生命線，其位置高低與尾礦庫安全程度密切相關，浸潤線位置過高會致使尾礦庫壩體穩(wěn)定性降低，進而導致尾礦庫不安全事故的發(fā)生。因此，準確掌握浸潤線高度，及時提高壩體抗滑穩(wěn)定安全系數(shù)對確保尾礦庫正常運行至關重要。然而浸潤線高度受多種因素影響，致使其呈非線性變化，為準確、有效預測浸潤線高度及變化趨勢帶

2、來了困難，鑒于此，提出構建尾礦庫浸潤線預測模型，及時預測浸潤線高度及變化趨勢，為確保尾礦庫安全運行提供支持。本文主要圍繞構建浸潤線預測模型進行研究，內容包括：
　　(1)研究浸潤線高度對尾礦庫安全性的影響，分析瑞典條分法公式，得出浸潤線升高會降低尾礦庫壩體穩(wěn)定性的結果。研究影響浸潤線高度變化因素，確定庫水位、干灘長度等對浸潤線高度的影響，同時模擬不同庫水位、不同影響因素下壩體內部滲流規(guī)律，分析壩體滲流與浸潤線高度變化的關系，為降低

3、浸潤線高度的治理措施提供理論依據(jù)。
　　(2)針對 GM(1,1)算法求解發(fā)展系數(shù)a和灰色作用量b時受背景值影響的問題，提出一種回避背景值的辨識參數(shù)求解方法，避開背景值試算選取的步驟或選取不當造成預測精度低的問題；針對GM(1,1)模型預測時初始條件為固定值影響預測精度的問題，提出一種構建變權初始值的方法，避免預測精度受固定初始值的影響，通過驗證，優(yōu)化后的模型預測值接近實測值，預測精度較高。
　　(3)針對BP(BackPr

4、opagation)神經(jīng)網(wǎng)絡易陷入局部極小值且收斂慢的問題，采用遺傳算法(GA-Genetic Algorithm)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡，構建GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡，合理利用GA的適應度函數(shù)和操作算子來優(yōu)化BP網(wǎng)絡的收斂特性，快速搜索全局最優(yōu)網(wǎng)絡權值和閾值，通過驗算，GA-BP網(wǎng)絡比傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡有更好的預測效果。針對傳統(tǒng)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡樣本類型單一的問題，提出一種新的組合預測模型結構，增加GM(0,3)模型，充分考慮到相關因素對主控因素的影響，打破