基于PCA的尾矿库稳定性影响因素分析
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  • 英文篇名:Analysis of Factors Affecting Stability of Tailings Reservoir Based on PCA
  • 作者:刘银坤 ; 刘健
  • 英文作者:Liu Yinkun;Liu Jian;Graduate School, North China Institute of Science & Technology;
  • 关键词:主成分分析 ; 尾矿库 ; 影响因素
  • 英文关键词:Principal Component Analysis;;Tailings pond;;Influencing Factors
  • 中文刊名:南方农机
  • 英文刊名:China Southern Agricultural Machinery
  • 机构:华北科技学院研究生院;
  • 出版日期:2019-07-15
  • 出版单位:南方农机
  • 年:2019
  • 期:13
  • 语种:中文;
  • 页:284-285+290
  • 页数:3
  • CN:36-1239/TH
  • ISSN:1672-3872
  • 分类号:TD926.4
摘要
尾矿库是一种特殊的工业建筑物,也是矿山三大控制性工程之一,我国社会的稳定发展离不开尾矿库的正常运行。收集近年来26组尾矿实例的统计数据,利用SPSS软件的PCA主成分分析,建立模型并对模型进行分析及结果检验。该分析方法较以往更加直观精准,分析结果得出影响尾矿库稳定性的主要因素及可采取的预防措施。
        Tailings pond is a special industrial building and one of the three major control projects in mines. The stable development of our society cannot be separated from the normal operation of tailings pond. The statistical data of 26 tailings cases in recent years were collected,and the PCA principal component analysis of SPSS software was used to establish the model, analyze the model and test the results. The analysis method is more intuitive and accurate than before, and the analysis results show the main factors affecting the stability of tailings pond and the preventive measures that can be taken.
引文
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