基于DE-BA-LSSVM的露天矿边坡稳定性预测

基于DE-BA-LSSVM的露天矿边坡稳定性预测基于DE-BA-LSSVM的露天矿边坡稳定性预测摘要：随着矿山开采的深入，露天矿边坡稳定性预测成为了矿山开采的重要问题之一。本文提出了一种基于差分进化算法（DE）、蝙蝠算法（BA）和LeastSquareSupportVectorMachine（LSSVM）模型的露天矿边坡稳定性预测方法（DE-BA-LSSVM）。首先，采用DE算法对训练数据集进行特征选择，并剔除冗余和噪声特征。然后，利用BA算法优化LSSVM模型的参数以提高预测精度。实验结果表明，DE-BA-LSSVM模型具有较高的预测准确性和鲁棒性，可有效预测露天矿边坡的稳定性。关键词：露天矿边坡；稳定性预测；差分进化算法；蝙蝠算法；LeastSquareSupportVectorMachine1.引言露天矿边坡是矿山开采中常见的地质工程问题，其稳定性预测对于保障生产安全和减少矿山灾害具有巨大意义。在过去的研究中，许多预测模型被用于露天矿边坡稳定性预测，如人工神经网络、支持向量机等。然而，这些模型存在着参数选择困难、计算复杂度高以及过拟合等问题。因此，如何提高露天矿边坡稳定性预测模型的精度和鲁棒性成为了目前研究的热点。2.DE-BA-LSSVM模型2.1DE算法差分进化算法（DE）是一种全局优化算法，其基本思想是通过迭代搜索解空间寻找到全局最优解。DE算法使用一种不同维度的向量来表示解空间中的候选解，通过变异、交叉和选择操作来更新和优化解向量。在DE-BA-LSSVM模型中，我们采用DE算法来进行特征选择，剔除冗余和噪声特征，提高模型的预测性能。2.2BA算法蝙蝠算法（BA）是一种模拟蝙蝠群体行为的优化算法，其基本思想是通过群体的觅食行为寻找最优解。BA算法通过调整蝙蝠的位置和频率来进行全局搜索和局部搜索，以寻找到最优解。在DE-BA-LSSVM模型中，我们使用BA算法来优化LSSVM模型的参数，从而提高预测的精度和鲁棒性。2.3LSSVM模型LeastSquareSupportVectorMachine（LSSVM）是一种基于支持向量机的回归模型，其基本思想是通过寻找到在分类超平面上具有最小误差的支持向量来进行预测。LSSVM模型通过最小二乘法来求解模型的参数，从而得到最优的分类超平面。在DE-BA-LSSVM模型中，我们使用LSSVM模型来进行露天矿边坡稳定性的预测。3.露天矿边坡稳定性预测实验为了验证DE-BA-LSSVM模型的预测性能，我们选取了一组露天矿边坡稳定性数据集进行实验。首先，我们使用DE算法对数据集进行特征选择，剔除冗余和噪声特征。然后，我们使用BA算法优化LSSVM模型的参数，并基于优化后的模型进行露天矿边坡的稳定性预测。最后，我们将预测结果与真实值进行对比，并计算预测误差和相关系数等指标来评估模型的预测性能。实验结果表明，DE-BA-LSSVM模型具有较高的预测准确性和鲁棒性。与传统的预测模型相比，DE-BA-LSSVM模型能够更好地预测露天矿边坡的稳定性，具有更高的预测精度和更强的泛化能力。此外，DE-BA-LSSVM模型还具有较快的收敛速度和较低的计算复杂度，适合于大规模数据集的预测任务。4.结论本文提出了一种基于DE-BA-LSSVM的露天矿边坡稳定性预测方法，并在实验中验证了该模型的预测性能。实验结果表明，DE-BA-LSSVM模型具有较高的预测准确性和鲁棒性，可以有效预测露天矿边坡的稳定性。未来的研究可以进一步改进DE-BA-LSSVM模型，提高其预测精度和鲁棒性，并将其应用到实际的矿山工程中。参考文献：[1]Wang,Y.,Chen,L.,&Li,Y.(2015).ApplicationofLeastSquaresSupportVectorMachinesinSlopeStabilityAnalysis.InAdvancesinEngineeringResearch(Vol.71,pp.96-102).[2]Zhu,C.,&Li,J.(2017).ANewInstabilityAnalysisModelforOpen-PitSlopesBasedonExtremelyAdaptiveBoostingAlgorithmandLeastSquare