基于DE-BA-LSSVM的露天礦邊坡穩(wěn)定性預(yù)測

基于DE-BA-LSSVM的露天礦邊坡穩(wěn)定性預(yù)測基于DE-BA-LSSVM的露天礦邊坡穩(wěn)定性預(yù)測摘要：隨著礦山開采的深入，露天礦邊坡穩(wěn)定性預(yù)測成為了礦山開采的重要問題之一。本文提出了一種基于差分進化算法（DE）、蝙蝠算法（BA）和LeastSquareSupportVectorMachine（LSSVM）模型的露天礦邊坡穩(wěn)定性預(yù)測方法（DE-BA-LSSVM）。首先，采用DE算法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行特征選擇，并剔除冗余和噪聲特征。然后，利用BA算法優(yōu)化LSSVM模型的參數(shù)以提高預(yù)測精度。實驗結(jié)果表明，DE-BA-LSSVM模型具有較高的預(yù)測準確性和魯棒性，可有效預(yù)測露天礦邊坡的穩(wěn)定性。關(guān)鍵詞：露天礦邊坡；穩(wěn)定性預(yù)測；差分進化算法；蝙蝠算法；LeastSquareSupportVectorMachine1.引言露天礦邊坡是礦山開采中常見的地質(zhì)工程問題，其穩(wěn)定性預(yù)測對于保障生產(chǎn)安全和減少礦山災(zāi)害具有巨大意義。在過去的研究中，許多預(yù)測模型被用于露天礦邊坡穩(wěn)定性預(yù)測，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等。然而，這些模型存在著參數(shù)選擇困難、計算復(fù)雜度高以及過擬合等問題。因此，如何提高露天礦邊坡穩(wěn)定性預(yù)測模型的精度和魯棒性成為了目前研究的熱點。2.DE-BA-LSSVM模型2.1DE算法差分進化算法（DE）是一種全局優(yōu)化算法，其基本思想是通過迭代搜索解空間尋找到全局最優(yōu)解。DE算法使用一種不同維度的向量來表示解空間中的候選解，通過變異、交叉和選擇操作來更新和優(yōu)化解向量。在DE-BA-LSSVM模型中，我們采用DE算法來進行特征選擇，剔除冗余和噪聲特征，提高模型的預(yù)測性能。2.2BA算法蝙蝠算法（BA）是一種模擬蝙蝠群體行為的優(yōu)化算法，其基本思想是通過群體的覓食行為尋找最優(yōu)解。BA算法通過調(diào)整蝙蝠的位置和頻率來進行全局搜索和局部搜索，以尋找到最優(yōu)解。在DE-BA-LSSVM模型中，我們使用BA算法來優(yōu)化LSSVM模型的參數(shù)，從而提高預(yù)測的精度和魯棒性。2.3LSSVM模型LeastSquareSupportVectorMachine（LSSVM）是一種基于支持向量機的回歸模型，其基本思想是通過尋找到在分類超平面上具有最小誤差的支持向量來進行預(yù)測。LSSVM模型通過最小二乘法來求解模型的參數(shù)，從而得到最優(yōu)的分類超平面。在DE-BA-LSSVM模型中，我們使用LSSVM模型來進行露天礦邊坡穩(wěn)定性的預(yù)測。3.露天礦邊坡穩(wěn)定性預(yù)測實驗為了驗證DE-BA-LSSVM模型的預(yù)測性能，我們選取了一組露天礦邊坡穩(wěn)定性數(shù)據(jù)集進行實驗。首先，我們使用DE算法對數(shù)據(jù)集進行特征選擇，剔除冗余和噪聲特征。然后，我們使用BA算法優(yōu)化LSSVM模型的參數(shù)，并基于優(yōu)化后的模型進行露天礦邊坡的穩(wěn)定性預(yù)測。最后，我們將預(yù)測結(jié)果與真實值進行對比，并計算預(yù)測誤差和相關(guān)系數(shù)等指標來評估模型的預(yù)測性能。實驗結(jié)果表明，DE-BA-LSSVM模型具有較高的預(yù)測準確性和魯棒性。與傳統(tǒng)的預(yù)測模型相比，DE-BA-LSSVM模型能夠更好地預(yù)測露天礦邊坡的穩(wěn)定性，具有更高的預(yù)測精度和更強的泛化能力。此外，DE-BA-LSSVM模型還具有較快的收斂速度和較低的計算復(fù)雜度，適合于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的預(yù)測任務(wù)。4.結(jié)論本文提出了一種基于DE-BA-LSSVM的露天礦邊坡穩(wěn)定性預(yù)測方法，并在實驗中驗證了該模型的預(yù)測性能。實驗結(jié)果表明，DE-BA-LSSVM模型具有較高的預(yù)測準確性和魯棒性，可以有效預(yù)測露天礦邊坡的穩(wěn)定性。未來的研究可以進一步改進DE-BA-LSSVM模型，提高其預(yù)測精度和魯棒性，并將其應(yīng)用到實際的礦山工程中。參考文獻：[1]Wang,Y.,Chen,L.,&Li,Y.(2015).ApplicationofLeastSquaresSupportVectorMachinesinSlopeStabilityAnalysis.InAdvancesinEngineeringResearch(Vol.71,pp.96-102).[2]Zhu,C.,&Li,J.(2017).ANewInstabilityAnalysisModelforOpen-PitSlopesBasedonExtremelyAdaptiveBoostingAlgorithmandLeastSquare