专利交易市场

本发明提供了一种智能化尾矿坝位移实时预测方法，属于公共安全预测领域，其内容包括：获取尾矿坝的在线监测历史数据，对数据进行预处理；基于烟花镜像粒子算法对混合特征网络模型的超参数进行优化；其次，根据优化后的超参数，训练并构建尾矿坝位移预测模型；再次，每获取最新监测数据，通过移动平均误差对预测结果进行评价，并基于自适应动态窗口在线学习机制对预测模型进行动态更新；最后，基于最新监测数据和更新后的预测模型，预测下一监测时刻的尾矿坝位移；本发明可为准确进行尾矿坝位移预测，为实现尾矿坝安全管理、预防尾矿坝溃坝重大灾害优化提供依据。

本发明提供了一种智能化尾矿坝位移预测预警方法，属于安全预测预警技术领域，其内容包括：获取尾矿坝在线监测历史数据，对数据进行预处理；构建GRU主预测模型预测主预测位移；通过实测数据和主预测位移得到误差序列；通过PSO‑VMD‑TOPSIS将误差序列分解为趋势项和噪声项误差序列，并分别构建基于GRU的趋势项、噪声项误差修正模型；通过MC‑dropout技术得到趋势项和噪声项的误差修正值及标准差；构建动态权重计算机制，结合主预测位移得到最终位移预测值及置信区间，并判定是否报警；本发明实现了尾矿坝位移的高精度实时预测、不确定性量化及实时预警，为尾矿坝安全状态评估和灾害预警提供了智能化决策支持。