基于BWOA-SVM的尾矿库风险评价

为及时掌握尾矿库风险状态,降低尾矿库溃坝造成的人员伤亡、财产损失和环境污染,建立尾矿库风险评价模型具有十分重要的现实意义。首先,构建尾矿库风险等级评价指标体系,确定指标分级标准;其次,利用博弈论将层次分析法和熵值法结合起来确定指标组合权重;再次,利用rand()函数生成伪随机数作为模型训练数据库,将权重与训练数据对应组合,建立物元可拓模型计算尾矿库所属风险等级;最后构建BWOA-SVM(改进鲸鱼算法(BWOA)优化的支持向量机(SVM)模型)模型对风险等级预测,对该模型进行训练,得到模型预测准确率为98%,与传统SVM相比提升了44.9%。采用山西东沟尾矿库数据验证模型的可行性,将尾矿库数据输入训练好的模型中得到该尾矿库等级为Ⅱ级,与实际情况相同,验证了所提方法的可行性,通过该方法可以确定尾矿库的风险等级,从而为尾矿库风险分级管理提供依据。