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基于GWO优化多模块融合模型的尾矿坝位移预测方法

崔年生 武若权 王雪松 王欣悦 刘迪

矿产保护与利用2026，Vol.46Issue(3)：P.87-96,10.
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矿产保护与利用2026，Vol.46Issue(3)：P.87-96,10.DOI:10.13779/j.cnki.issn1001-0076.2026.08.009

基于GWO优化多模块融合模型的尾矿坝位移预测方法

崔年生 1武若权 2王雪松 3王欣悦 3刘迪2

作者信息

  • 1. 福建省新华都工程有限责任公司,福建龙岩364200
  • 2. 西安建筑科技大学资源工程学院,陕西西安710005
  • 3. 辽宁科技大学矿业工程学院,辽宁鞍山114000 辽宁省金属矿产资源绿色开采工程研究中心,辽宁鞍山114000
  • 折叠

摘要

关键词

尾矿坝/位移预测/卷积神经网络(CNN)/双向长短期记忆网络(BiLSTM)/自注意力机制(Self-Attention)/灰狼优化算法(GWO)

分类

矿业与冶金

引用本文复制引用

崔年生,武若权,王雪松,王欣悦,刘迪..基于GWO优化多模块融合模型的尾矿坝位移预测方法[J].矿产保护与利用,2026,46(3):P.87-96,10.

基金项目

国家自然科学基金项目(52404140)。 （52404140）

矿产保护与利用

1001-0076

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