【摘 要】
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为了提高尾矿库风险预警能力，针对尾矿库稳定性受多种风险因素影响，以及风险变化的非线性，提出1种融合集合经验模态分解（EEMD）和长短期记忆（LSTM）的尾矿库风险预测模型。首先，采用皮尔逊相关系数分析尾矿库风险因素之间的相关性；然后，使用EEMD方法分解非线性的位移序列；最后，构建LSTM网络模型预测位移变化。以某尾矿库为例，将EEMD-LSTM模型与EEMD-BP模型、LSTM模型对比分析，评估
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51804018）； 国家安监总局2018年安全生产重特大事故防治关键技术科技项目（henan-0004-2018AQ）； 河南省高等学校重点科研项目（22B430019）；
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为了提高尾矿库风险预警能力，针对尾矿库稳定性受多种风险因素影响，以及风险变化的非线性，提出1种融合集合经验模态分解（EEMD）和长短期记忆（LSTM）的尾矿库风险预测模型。首先，采用皮尔逊相关系数分析尾矿库风险因素之间的相关性；然后，使用EEMD方法分解非线性的位移序列；最后，构建LSTM网络模型预测位移变化。以某尾矿库为例，将EEMD-LSTM模型与EEMD-BP模型、LSTM模型对比分析，评估模型的有效性。研究结果表明：EEMD-LSTM模型对尾矿库风险的预测精度明显提高，对防范化解尾矿库安全风险具有重要意义。
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