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文件名称：基于GEP的金属矿尾矿坝变形预测模型研究 (2013年)
文件大小：1.15MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-06-13 18:43:47
工程技术 论文
尾矿坝的变形监测是金属矿山企业生产管理极其重要的环节，针对目前尾矿坝变形预测模型存在不足的现状，论文采用了基因表达式编程(GEP)算法，以Eclipse为开发工具，通过选择函数集和终止符集、种群初始化、染色体解码、适应度评估、遗传操作等过程，建立了基于GEP-Deep Exca- vation的尾矿坝变形预测模型，并对某金属矿山尾矿坝监测点位移数据进行了预测：经与灰色GM(1，1)和BP神经网络2种模型试验对比分析，证实了基于GEP的尾矿坝变形预测模型的可行性和有效性，从而为金属矿山尾矿坝的变形预测提供了