基于PCA-BP神经网络的尾矿库坝体稳定性分析

来源：黄金科学技术杂志2015年第5期北京时间：

作者：陈建宏，朱鼎耀，陈轶俊，叶阿明，邱文

单位：中南大学资源与安全工程学院，湖南 长沙 410083

摘要：基于尾矿库坝体稳定性影响因素具有复杂多变性、随机不确定性和非线性的特点，为了确保尾矿库稳定并且有效预防尾矿库事故的发生，建立了基于PCA和BP神经网络的尾矿库坝体稳定性研究模型，该模型通过应用SPSS软件对来自多个尾矿库失稳实例的原始数据进行标准化，找出影响尾矿库坝体稳定的主成分，然后把主成分作为BP输入样本，运用MATLAB软件进行训练仿真。结果表明：在BP训练前，利用PCA算法对原始样本进行预处理，能有效地提高训练的速度和精度，得出了PCA-BP神经网络模型在尾矿库坝体稳定性分析中是可行的。

关键词：尾矿库,主成分分析,BP神经网络,SPSS,MATLAB

基金资助：国家自然科学基金项目“地下金属矿床采掘计划可视化优化方法与技术研究工作”（编号：51374242）资助