基于随机权重法改进PSO-ELM的露天矿边坡稳定性分析

为提高极限学习机(ELM)模型在弓长岭露天矿边坡稳定性预测中的精度,有效解决ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层偏置而导致模型稳定性差的问题,引入基于随机权重法改进的粒子群算法(IPSO)进行优化,提出了改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)模型,将该模型应用到弓长岭露天矿边坡监测的数据中,把预测结果与ELM模型和PSO-ELM模型的预测值进行对比分析。结果表明：IPSO-ELM模型预测值接近于实测值,预测精度高、预测速度快、模型构建合理,在露天矿边坡预测中具有较高的可行性,可作为露天矿边坡预测的一种参考方法。     

基于万有引力搜索算法优化BP的尾矿坝浸润线预测

为解决BP神经网络在尾矿坝浸润线预测中易陷入局部最小值、收敛速度慢等问题,引入全局搜索能力强的万有引力搜索算法(GSA)优化BP神经网络的权值和阈值,进而构建万有引力搜索算法优化BP神经网络(GSA-BP)模型,并以西果园南峪沟尾矿坝NJRX2-4监测点的浸润线预测为例,对比分析GSA-BP模型的预测值与BP模型和PSO-BP模型的预测值。结果表明,GSA-BP模型构建合理,预测精度最高,预测值与实测值相近,验证了GSA-BP模型在西果园南峪沟尾矿坝浸润线预测中的可行性和有效性。     

基于IPSO-ELM的边坡稳定性分析

边坡稳定性受多种复杂因素影响,传统算法很难得到高精度预测结果,为了及时准确地对边坡稳定性做出可靠性分析,提出了改进粒子群优化极限学习机(IPSO-ELM)模型并应用于边坡稳定性预测实例中.首先在粒子群算法(PSO)的基础上,为克服在寻优过程中易出现局部最优的问题,引入自适应权重法,将改进粒子群算法(IPSO)对极限学习...     

基于布谷鸟算法优化SV M的尾矿库坝体变形预测

为解决SVM模型在尾矿库坝体位移预测中,参数寻优时间较长、模型稳定性较差的问题,引入布谷鸟算法(CS)进行优化,构建的CS-SVM模型用于辽宁省风水沟尾矿库2#副坝的位移预测实例中,将该模型预测值与SVM模型和PSO-SVM模型的预测值进行对比分析.结果表明,CS-SVM模型有较高的预测精度,预测值趋近于真实值,模型构...     

基于改进PSO-ELM的尾矿坝稳定性分析

为了更准确地对尾矿坝稳定性进行预测,采用训练速度快、参数设置简单、准确度较高的极限学习机（ELM）模型,针对ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层阈值,导致泛化能力不足、模型稳定性差的问题,引入基于线性递减权重法改进的粒子群算法（IPSO）对其进行优化,提出了尾矿坝稳定性预测的改进粒子群优化极限学习机（IPSO-ELM）模型。将该模型运用到尾矿坝实例预测中,在选取的35个样本数据中,将前30组作为训练样本,后5组作为测试样本,以内摩擦角、边坡角、尾矿坝材料重度、孔隙压力比、内聚力和边坡高度6个尾矿坝稳定性影响因素为输入参数,以尾矿坝稳定性安全系数为输出参数,将预测结果与ELM模型和PSO-ELM模型对比,结果表明,IPSO-ELM模型有较高的预测精度,预测值逼近于实际值,验证了IPSO-ELM模型在尾矿坝稳定性评价中的可靠性和有效性。