【摘 要】
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由于尾矿坝安全管理与维护的重要性，需实时监测尾矿坝，并对观测数据建立粒子群优化BP神经网络的预测模型。首先阐述了BP神经网络的基本理论模型；然后由于在建立预测模型中BP神经网络存在一定的局限性，因此引入收敛速度快、全局寻优能力强的粒子群理论，采用粒子群算法优化BP神经网络中的训练参数；最后通过某尾矿坝的位移监测数据建立预测模型进行验证，以前24期为训练数据，后6期为预测数据，并采用GM（1,1）模
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51375376）； 国家重点研发计划“深地资源勘查开采”重点专项资助项目（2016YFC0600107）； 山东省自然科学基金资助项目（ZR201807060327）；
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由于尾矿坝安全管理与维护的重要性，需实时监测尾矿坝，并对观测数据建立粒子群优化BP神经网络的预测模型。首先阐述了BP神经网络的基本理论模型；然后由于在建立预测模型中BP神经网络存在一定的局限性，因此引入收敛速度快、全局寻优能力强的粒子群理论，采用粒子群算法优化BP神经网络中的训练参数；最后通过某尾矿坝的位移监测数据建立预测模型进行验证，以前24期为训练数据，后6期为预测数据，并采用GM（1,1）模型、BP神经网络模型、PSO模型与不同情况下的PSO-BP组合模型进行对比分析。实验结果表明，5种预测模型的均方根误差分别为0.357 4 mm、0.255 0 mm、0.242 4 mm、0.178 3 mm和0.244 0 mm;PSO-BP组合模型的平均绝对百分误差为8.532 6，说明PSO-BP组合模型在尾矿坝变形监测数据处理中具有较高的预测精度和拟合精度，能更好地反映尾矿坝位移趋势，具有较好的实用性。
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