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金属矿山 ›› 2023, Vol. 52 ›› Issue (12): 211-219.

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基于BWOA-SVM的尾矿库风险评价

荀曦1 郑欣1 于雁武2 许开立1   

  1. 1. 东北大学资源与土木工程学院,辽宁 沈阳 110819; 2. 中北大学环境与安全工程学院,山西 太原 030051
  • 出版日期:2023-12-15 发布日期:2023-12-28

  • Online:2023-12-15 Published:2023-12-28

摘要: 为及时掌握尾矿库风险状态,降低尾矿库溃坝造成的人员伤亡、财产损失和环境污染,建立尾矿库风险 评价模型具有十分重要的现实意义。 首先,构建尾矿库风险等级评价指标体系,确定指标分级标准;其次,利用博弈论 将层次分析法和熵值法结合起来确定指标组合权重;再次,利用 rand()函数生成伪随机数作为模型训练数据库,将权 重与训练数据对应组合,建立物元可拓模型计算尾矿库所属风险等级;最后构建 BWOA-SVM(改进鲸鱼算法( BWOA) 优化的支持向量机(SVM)模型)模型对风险等级预测,对该模型进行训练,得到模型预测准确率为 98%,与传统 SVM 相比提升了 44. 9%。 采用山西东沟尾矿库数据验证模型的可行性,将尾矿库数据输入训练好的模型中得到该尾矿库 等级为Ⅱ级,与实际情况相同,验证了所提方法的可行性,通过该方法可以确定尾矿库的风险等级,从而为尾矿库风 险分级管理提供依据。