基于EEMD-HW-PSO-ELM耦合模型的排土场边坡位移预测模型

doi:10.11872/j.issn.1005-2518.2022.04.164

摘要/Abstract

摘要：

为了准确预测小样本、非线性特点的排土场边坡位移，提出了一种基于经验模态分解法、三次指数平滑法和粒子群优化极限学习机的EEMD-HW-PSO-ELM边坡位移组合预测模型。以伊敏露天矿排土场GPS位移监测数据为例，验证该模型的有效性。研究结果表明：EEMD模型分解后的边坡位移时间序列包括4个IMF分量和1个余量，将分解后的数据重构为趋势项和波动项，物理意义明确。分别选择三次指数平滑法和粒子群优化极限学习机预测趋势项和波动项位移，将分项预测结果的等权叠加值作为最终预测结果，预测值的平均相对误差为0.38%，均方根误差为1.15。选择了BP模型和Elman模型进行对比预测，结果表明组合预测模型的预测效果较好，能够为边坡安全管理提供理论依据。

关键词: 排土场, 边坡位移, 耦合模型, 集成经验模态分解, 三次指数平滑法, 粒子群优化极限学习机

Abstract:

In order to accurately predict the displacement of waste dump slope with small samples and nonlinear characteristics，an EEMD-HW-PSO-ELM slope displacement combined prediction model based on empirical mode decomposition method，cubic exponential smoothing method and particle swarm optimization limit learning machine was proposed.Taking the GPS displacement monitoring data of Yiminhe open pit waste dump as an example to verify the effectiveness of the model，the research results show that the time series of slope displacement decomposed by EEMD model includes four IMF components and one margin.The decomposed data is reconstructed into trend term and fluctuation term with clear physical meaning.The cubic exponential smoothing method and particle swarm optimization limit learning machine were selected to predict the displacement of trend term and fluctuation term respectively.The equal weight superposition value is the final prediction result.The average relative error of the prediction value is 0.38% and the root mean square error is 1.15.BP model and Elman model were selected for comparative prediction.The results show that the com-bined prediction model has good prediction effect and can provide a theoretical basis for safety management.

Key words: dump, slope displacement, coupling model, integrated empirical mode decomposition, cubic exponential smoothing method, particle swarm optimization extreme learning machine

中图分类号:

TP18

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图/表 11

图1

图2

表1

排土场边坡监测数据"

监测周期	变形值/mm	监测周期	变形值/mm
1	11.2	20	120.9
2	20.5	21	147.1
$?$	$?$	$?$	$?$
18	108.8	37	293.4
19	113.5	38	309.2

表1

图3

图4

表2

位移波动项数据"

监测周期	变形值/mm	监测周期	变形值/mm
1	-1.369963418	20	-14.34116986
2	2.559812446	21	4.116794032
$?$	$?$	$?$	$?$
18	-11.45177337	37	11.39798564
19	-14.3411961	38	17.43340374

表2

表3

位移趋势项数据"

监测周期	变形值/mm	监测周期	变形值/mm
1	12.81344111	20	135.2624154
2	18.16840321	21	142.9195574
$?$	$?$	$?$	$?$
18	120.3123143	37	281.9660058
19	127.7266764	38	291.6910052

表3

图5

图6

表4

图7

参考文献 0

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模型类型	MAE/%	RMSE
BP模型	3.96	12.16
Elman模型	7.67	24.99
EEMD-HW-PSO-ELM模型	0.38	1.15

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