深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在尾礦庫安全評價中的應用研究.pdf

1、當下的經(jīng)濟和工業(yè)快速發(fā)展使得礦產(chǎn)資源的需求快速增加，同時尾礦庫的數(shù)量也隨之增長。由于運行期間壩高和庫容都會上升，尾礦庫逐漸變?yōu)闈撛诘母邉菽芪ｋU源，對礦山和選礦廠本身的安全運營、下游群眾的生命財產(chǎn)安全以及周邊自然環(huán)境都構(gòu)成了巨大威脅。因此設(shè)計一個高效、合理的尾礦庫安全評價方法，對尾礦安全的趨勢作出準確預測具有重大現(xiàn)實意義。
　　為了充分挖掘影響尾礦庫安全的因素中的隱藏信息和內(nèi)在聯(lián)系，獲得盡可能高的安全預測準確率，本文設(shè)計了一種基于深

2、度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的尾礦庫安全趨勢預測方法。全文的主要工作和主要成果如下:
　　1)總結(jié)尾礦庫安全評價方法的研究現(xiàn)狀，分析本領(lǐng)域目前為止所使用的理論和方法，對它們的優(yōu)點和缺點進行了比較。
　　2)介紹了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，闡述了堆棧式自編碼器的設(shè)計思路和算法，包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逐層優(yōu)化訓練思想和用于參數(shù)訓練LM-BP算法等。
　　3)根據(jù)尾礦庫的事故原因統(tǒng)計分析和其工程結(jié)構(gòu)特點，分析導致尾礦庫事故的主要原因，給出了尾礦庫安全關(guān)鍵