基于 PCA-BP 神经网络的尾矿库坝体稳定性分析

摘要：

基于尾矿库坝体稳定性影响因素具有复杂多变性、随机不确定性和非线性的特点，为了确保尾矿库稳定并且有效预防尾矿库事故的发生，建立了基于 PCA 和 BP 神经网络的尾矿库坝体稳定性研究模型，该模型通过应用 SPSS 软件对来自多个尾矿库失稳实例的原始数据进行标准化，找出影响尾矿库坝体稳定的主成分，然后把主成分作为 BP 输入样本，运用 MATLAB 软件进行训练仿真。结果表明：在 BP 训练前，利用PCA 算法对原始样本进行预处理，能有效地提高训练的速度和精度，得出了 PCA-BP 神经网络模型在尾矿库坝体稳定性分析中是可行的。

关键词：尾矿库、主成分分析、BP 神经网络、SPSS、MATLAB

分类号：X753(矿业、冶金工业废物处理与综合利用)

资助基金：国家自然科学基金项目“地下金属矿床采掘计划可视化优化方法与技术研究工作”编号51374242

在线出版日期：2015-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：47-52