一种基于深度学习与多步滞后特征的尾矿库水位及浸润线预测方法与系统

本发明属于尾矿库安全监测与人工智能，具体涉及一种基于深度学习与多步滞后特征的尾矿库水位及浸润线预测方法与系统。

背景技术：

1、库水位与浸润线是尾矿库安全管理的核心指标。前者通过静水压力和渗流作用直接影响坝体稳定性，后者反映内部渗流场状态和潜在风险。因此，准确掌握库水位和浸润线高度，及时提高坝体抗滑稳定安全系数对保障尾矿库在洪水风险下的正常运行至关重要。

2、目前，许多矿山企业针对这两个指标都已布设了自动化安全监测系统。然而尾矿库监测系统产生的数据和资料随着自动化监测系统应用时间的推移越来越多，极易出现漏测、误测问题。而且现有的监测系统大多数只是对原始的监测数据进行简单的显示、统计和静态评价，缺乏有效分析、理解和应用这些数据的手段，难以准确有效的对库水位和浸润线变化进行预测。因此，引入深度学习技术对尾矿库库水位和浸润线进行预测具有迫切的必要性。

3、深度学习具备强大的非线性拟合和时序特征学习能力，能够从海量监测数据中挖掘出库水位、浸润线与降雨量等影响因素之间的复杂时序依赖关系。然而，与天然水体相比，尾矿库系统具有显著的特殊性：浸润线变化受坝体材料非均质性、内部排水系统运行状态及降雨入渗等多因素耦合影响，表现出明显的水文滞后效应——即降雨输入至库水位响应、再至浸润线调整之间存在显著时间延迟。这一物理机制使得仅以当前时刻监测数据作为输入的常规时序模型难以有效捕捉系统的动态演化过程。

4、针对上述问题，本发明提出一种融合多步滞后特征的深度时序预测方法。

技术实现思路

1、为解决现有监测系统难以有效捕捉降雨入渗导致的水文滞后效应，以及传统时序模型对非线性关系拟合能力不足的问题，本发明提供一种基于深度学习与多步滞后特征的尾矿库水位及浸润线预测方法与系统，旨在通过构建lstm-lag与gru-lag模型，以增强对尾矿库水文滞后效应的捕捉能力。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、一种基于深度学习与多步滞后特征的尾矿库水位及浸润线预测方法，所述方法包括：

4、获取尾矿库的监测数据，并进行相关性分析与预处理，其中，监测数据包括：降雨量、库水位及浸润线；

5、通过滑动时间窗口整合连续多日的监测数据，获得增强的特征向量，基于增强的特征向量，构建包含lstm-lag和gru-lag的神经网络模型；

6、基于训练后的神经网络模型，实现尾矿库水位及浸润线的预测。

7、优选的，通过滑动时间窗口整合连续多日的监测数据，获得增强的特征向量的方法包括：

8、设当前预测时刻为，滞后天数参数为；

9、对于水位预测，基础特征向量表示为：

10、；

11、对于浸润线预测，基础特征向量表示为：

12、；

13、其中，表示时刻的降雨量，表示时刻的库水位，表示时刻的浸润线埋深；

14、扩展的滞后特征向量由当前时刻及前天的特征向量共同构成：

15、。

16、优选的，lstm-lag为双层堆叠lstm模型，模型输入是经过minmax归一化处理后的滞后特征向量：

17、；

18、其中，

xmin为全部时序样本内，对应特征维度的全局最小值；

xmax为全部时序样本内，对应特征维度的全局最大值；

19、第一层lstm单元包含64个记忆单元，其门控机制实现方式为：

20、遗忘门控制历史信息的保留程度：

21、；

22、其中，表示sigmoid激活函数，为遗忘门的权重矩阵，为上一时刻的隐藏状态，为遗忘门的偏置向量；

23、输入门控制新信息的吸收程度：

24、；

25、其中，为输入门的权重矩阵，为输入门的偏置向量；

26、候选细胞状态生成：

27、；

28、其中，为候选细胞状态的权重矩阵，为偏置向量，表示双曲正切激活函数；

29、细胞状态更新：

30、；

31、其中，表示hadamard积，为上一时刻的细胞状态；

32、输出门控制当前状态输出：

33、；

34、其中，为输出门的权重矩阵，为偏置向量；

35、隐藏状态输出：

36、；

37、在第一层lstm后添加dropout层：

38、；

39、其中，为掩码向量，各元素独立服从伯努利分布，为丢弃率；

40、第二层lstm包含32个记忆单元，接收第一层的输出，最终输出隐藏状态；

41、输出层通过全连接层将隐藏状态映射为预测值：

42、；

43、其中，为输出层的权重矩阵，为偏置项，为预测的库水位或浸润线埋深。

44、优选的，gru-lag采用双层堆叠架构，其输入层接收相同的滞后特征向量；

45、第一层gru包含64个隐藏单元，其更新过程：

46、重置门控制历史信息的遗忘程度：

47、；

48、其中，为重置门的权重矩阵，为重置门的偏置向量；

49、更新门平衡新旧信息的权重：

50、；

51、其中，为更新门的权重矩阵，为更新门的偏置向量；

52、候选隐藏状态计算：

53、；

54、其中，为隐藏状态的权重矩阵，为偏置向量；

55、隐藏状态更新：

56、；

57、在第一层gru后添加丢弃率的dropout层；

58、第二层gru包含32个隐藏单元，接收第一层的dropout输出，提取特征后输出隐藏状态，输出层通过全连接层将隐藏状态映射为预测值。

59、本发明还提供了一种基于深度学习与多步滞后特征的尾矿库水位及浸润线预测系统，所述系统用于实现前述的方法，所述系统包括：预处理模块、构建模块、预测模块；

60、所述预处理模块，用于获取尾矿库的监测数据，并进行相关性分析与预处理，其中，监测数据包括：降雨量、库水位及浸润线；

61、所述构建模块，用于通过滑动时间窗口整合连续多日的监测数据，获得增强的特征向量，基于增强的特征向量，构建包含lstm-lag和gru-lag的神经网络模型；

62、所述预测模块，用于基于训练后的神经网络模型，实现尾矿库水位及浸润线的预测。

63、优选的，通过滑动时间窗口整合连续多日的监测数据，获得增强的特征向量的过程包括：

64、设当前预测时刻为，滞后天数参数为；

65、对于水位预测，基础特征向量表示为：

66、；

67、对于浸润线预测，基础特征向量表示为：

68、；

69、其中，表示时刻的降雨量，表示时刻的库水位，表示时刻的浸润线埋深；

70、扩展的滞后特征向量由当前时刻及前天的特征向量共同构成：

71、。

72、优选的，lstm-lag为双层堆叠lstm模型，模型输入是经过minmax归一化处理后的滞后特征向量：

73、；

74、其中，

xmin为全部时序样本内，对应特征维度的全局最小值；

xmax为全部时序样本内，对应特征维度的全局最大值；

75、第一层lstm单元包含64个记忆单元，其门控机制实现方式为：

76、遗忘门控制历史信息的保留程度：

77、；

78、其中，表示sigmoid激活函数，为遗忘门的权重矩阵，为上一时刻的隐藏状态，为遗忘门的偏置向量；

79、输入门控制新信息的吸收程度：

80、；

81、其中，为输入门的权重矩阵，为输入门的偏置向量；

82、候选细胞状态生成：

83、；

84、其中，为候选细胞状态的权重矩阵，为偏置向量，表示双曲正切激活函数；

85、细胞状态更新：

86、；

87、其中，表示hadamard积，为上一时刻的细胞状态；

88、输出门控制当前状态输出：

89、；

90、其中，为输出门的权重矩阵，为偏置向量；

91、隐藏状态输出：

92、；

93、在第一层lstm后添加dropout层：

94、；

95、其中，为掩码向量，各元素独立服从伯努利分布，为丢弃率；

96、第二层lstm包含32个记忆单元，接收第一层的输出，最终输出隐藏状态；

97、输出层通过全连接层将隐藏状态映射为预测值：

98、；

99、其中，为输出层的权重矩阵，为偏置项，为预测的库水位或浸润线埋深。

100、优选的，gru-lag采用双层堆叠架构，其输入层接收相同的滞后特征向量；

101、第一层gru包含64个隐藏单元，其更新过程：

102、重置门控制历史信息的遗忘程度：

103、；

104、其中，为重置门的权重矩阵，为重置门的偏置向量；

105、更新门平衡新旧信息的权重：

106、；

107、其中，为更新门的权重矩阵，为更新门的偏置向量；

108、候选隐藏状态计算：

109、；

110、其中，为隐藏状态的权重矩阵，为偏置向量；

111、隐藏状态更新：

112、；

113、在第一层gru后添加丢弃率的dropout层；

114、第二层gru包含32个隐藏单元，接收第一层的dropout输出，提取特征后输出隐藏状态，输出层通过全连接层将隐藏状态映射为预测值。

115、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

116、本发明提出一种融合多步滞后特征的深度时序预测方案，具体包括：获取尾矿库的历史降雨量、库水位及浸润线监测数据，并进行相关性分析与预处理；构建包含lstm-lag和gru-lag的神经网络模型，通过滑动时间窗口引入多天历史状态作为输入特征，以增强对“降雨-水位-浸润线”链式滞后响应的捕捉能力；利用训练集对模型进行训练，并通过验证集进行超参数调优与过拟合监控。实验结果表明，引入滞后特征显著提升了预测精度，其中gru-lag模型在多数工况下表现优于lstm-lag模型。本发明能够准确预测尾矿库水位与浸润线的动态变化，为尾矿库的防洪风险等级判定提供高精度的输入参数，有效保障了尾矿库在洪水风险下的运行安全。