Resumen

Con el desarrollo de la industria minera, las instalaciones de almacenamiento de relaves (TSF), como instalación importante de la minería, han atraído una atención creciente por sus problemas de seguridad. Sin embargo, los problemas de baja precisión y velocidad de operación lenta a menudo ocurren en los modelos actuales de evaluación de seguridad de TSF. Este artículo establece un sistema de índices de evaluación de seguridad de TSF razonable y propone un nuevo modelo de evaluación de seguridad de TSF combinando las teorías del proceso de jerarquía analítica (AHP) y el algoritmo de red neuronal de retropropagación (BP) mejorado. Las proporciones variables de validación cruzada fueron calculadas, demostrando que este método tiene un mejor rendimiento de evaluación con una mayor eficiencia de aprendizaje y una velocidad de convergencia más rápida, y evita la oscilación en el proceso de entrenamiento en el método tradicional de red neuronal BP y otros métodos de red neuronal primarios. El análisis completo muestra que la combinación de los dos métodos aumenta la precis

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Desarrollo; Industria minera; Instalación de almacenamiento de relaves; Problemas de seguridad; Modelo de evaluación; Red neuronal
• Keywords:Development; Mine industry; Tailings storage facility; Safety problems; Evaluation model; Neural network