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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明公开了一种基于云物元可拓模型和XG‑Boost模型的尾矿库溃坝风险态势识别方法,涉及尾矿库溃坝风险管理和决策技术领域，对收集的数据按照时间序列顺序，对数据预处理后得到基本数据集，再将基本数据集输入云物元可拓模型，计算各个时刻的尾矿库运行风险预警等级值；构建尾矿库溃坝风险实时预警等级识别模型数据库；将数据库数据输入XG‑Boost模型构建识别模型；确定最优模型参数和溃坝风险态势智能识别模型；将预测数据输入模型，自动输出坝体的实时风险预警等级结果，结合风险预警等级实时判断尾矿库运行状态。本发明的有益效果，通过智能识别模型能够精确底地对坝体实时风险预警等级状态进行智能识别，帮助尾矿坝管理人员实时了解尾矿库的安全状态。
主权项：1.基于云物元可拓和XG-Boost模型的尾矿库溃坝风险态势识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1，收集过去一段时间内尾矿库在线监测系统中的监测参数数据，对所收集的数据按照时间序列进行排序，进行数据预处理后得到基本数据集；S2，将步骤一得到的基本数据集输入云物元可拓模型，计算各个时刻的尾矿库运行风险预警等级值；再将所计算的各个时刻坝体的风险等级作为输出标签，基本数据集作为输入标签，构建尾矿库溃坝风险实时预警等级识别模型数据库；S3，将数据库数据输入XG-Boost模型，对尾矿坝溃坝风险状态进行自动识别；S4，通过训练数据完成训练工作，确定最优模型参数和溃坝风险态势智能识别模型；再将预测数据输入溃坝风险态势智能识别模型当中，会自动输出坝体的实时风险预警等级结果，结合风险预警等级实时判断尾矿库运行状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 基于云物元可拓和XG-Boost模型的尾矿库溃坝风险态势识别方法
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