基于稀疏贝叶斯学习的尾矿库事故预测研究

【摘要】尾矿库是我国重大危险源的一种,尾矿库溃坝是矿山开采引发灾害的最主要形式的之一,尾矿坝稳定与否直接影响着矿山及其下游人民生命、财产的安全。鉴于此,对尾矿坝稳定性的研究是十分有意义和有必要的。本文以栾川县小长潭沟尾矿坝在线安全监测系统为项目依托,应用基于概率学习的稀疏贝叶斯理论和其实践模型——相关向量机,对回归分析进行综合运用。在深入研究分析了尾矿坝坝体稳定性影响因素的基础上,确立了浸润线高度和坝体位移影响因素的重要性,建立了尾矿坝浸润线和坝体位移预测的输入向量,针对浸润线和坝体位移的时间连续性的特点提出了基于稀疏贝叶斯时间序列预测模型,在回归分析上均取得了令人满意的结果。其主要研究成果和结论有：1)通过对尾矿库构造、建筑相关理论的深入分析和对国内外尾矿库事故的灾害表现形式及发生原因进行了认真总结,结合国家所颁布的相关约束法律法规和行业内部经验,本文首先确定出几个对影响尾矿库坝体稳定性影响较大的安全因素,并根据这些因素得出监测单元。继而根据栾川县小长潭沟尾矿坝的实际情况,确定了最终单元项,设计了具有对该库针对性的尾矿坝在线安全监测系统,包括现场监测预警系统与后期数据分析发布与共享系统两部分。在预测模型中,该系统一年多所采集的各监测单元项数据确定为预测系统的数据源,挑选其中一部分合适的历史数据作为预测模型的训练样本对训练模块进行训练。2)针对浸润线高度时间序列和坝体位移时间序列进行研究,利用基于概率学习的稀疏贝叶斯理论机器学习方法及其实用模型——相关向量机,在尾矿坝安全监测数据回归方面上构建了浸润线高度和尾矿坝坝体位移运动预测模型,以这两个模型为例子,从机器学习的回归进行全面验证。在使用相同的学习样本和预测样本条件下,与具有相同核函数的支持向量机模型进行比较下,相关向量机模型相取得了更好的预测效果。相关向量机具有高稀疏性和基于概率学习结构的特点,所以在预测中可以得到很高的预测精度。并且在相同的核函数和训练样本下,相比支持向量机,相关向量机中参与预测计算的核函数数量大大减少,并且的预测计算时间更短。另外,相关向量机还可以使用任意核函数来进行概率性预测。正是由于相关向量机拥有这些优势,因此其在尾矿库安全监测预测中有着非常大的发展前景,尤其是其在时间序列上预测的应用,更加合适尾矿库检监测的实际情况,加之其超高稀疏性和概率性预测的优势,对尾矿系统在线运行趋势实时预测和确定有着非常大实用价值。
【作者】李龙；
【导师】刘萍萍；
【作者基本信息】西安工业大学，计算机系统结构，2014，硕士
【关键词】尾矿库；浸润线；预测；支持向量机；相关向量机；稀疏贝叶斯学习；时间序列；

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