基于小波分解的尾矿坝浸润线预测方法研究

摘要：

为了准确预测尾矿坝浸润线的位置变化,结合浸润线埋深非稳定、非线性的时间序列以及动态变化的特点,利用小波分解与重构,提出基于小波分解的时间序列指数平滑法和BP神经网络法,采用时间序列的指数平滑法和BP神经网络方法分别对多个细节信号序列和逼近信号序列进行拟合预测,并对其拟合结果进行叠加,实现对尾矿坝浸润线的预测.将预测结果与实际监测数据进行对比,结果表明小波分解预测方法的预测结果与传统单一的指数平滑法和神经网络法预测结果相比,在预测精确度和拟合度方面:小波分解>指数平滑>神经网络.

关键词：尾矿坝、浸润线、小波分解、指数平滑、BP神经网络、预测

所属期刊栏目：27

分类号：TD76(矿山安全与劳动保护)

资助基金：中南大学中央高校基本科研业务费专项资金502221716;"十三五"国家重点研发计划课题"深部大矿段多采区时空协同连续采矿理论与技术"编号2017YFC0602901

在线出版日期：2019-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：137-143