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作者：刘迪;刘曜华;卢才武;李鹏;张帅;曹建涛;
单位：西安建筑科技大学资源工程学院;中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院;山西能源学院安全工程学院;西安科技大学能源与矿业工程学院;
摘要：尾矿坝沉降变形具有复杂时空耦合特性,传统方法难以有效捕捉监测点间空间关联与时间动态演化。针对红岩沟尾矿坝的20个监测点(初期坝:J1/G1/X1/G2/J2;堆积坝:一级子坝D1/D2/D3/D4/D5,二级子坝C1/C2/C3/C4;副坝:G9/G10/G11/J9/J10/J11),提出基于图卷积神经网络–长短期记忆网络(GCN–LSTM)的时空混合预测模型。首先采用小波阈值法预处理沉降数据,基于皮尔逊相关系数构建监测点空间关联的加权无向图;进而利用GCN模块提取空间拓扑特征,耦合LSTM模块学习时间依赖关系,建立时空联合预测框架;最终通过Adam优化器调优超参数。试验结果表明:模型预测精度显著优于传统方法 (RMSE=0.023 35,R=0.995 11),在结构异质性区域(初期坝/堆积坝/副坝)均能精准捕捉沉降趋势;消融试验中,其R较单一LSTM、GNN模型分别提高0.189 14与0.347 27,该模型通过融合空间关联与时间动态特性,实现了尾矿坝多点沉降高精度预测,为安全状态评估与溃坝风险预警提供了可靠技术支撑。
关键词：尾矿坝;;沉降预测;;皮尔逊相关系数;;GCN–LSTM融合模型
基金资助：国家自然科学基金资助项目(52404140);; 陕西省自然科学基金资助项目(S2023-JC-QN-0687);; 陕西省社会科学基金资助项目(2023R035)
