摘要：为有效预防尾矿库事故的发生，针对尾矿库事故率具有随机波动性和非线性的特点，采用和声搜索算法（HsA）和BP神经网络建立尾矿库安全评价模型．该方法利用Hs算法对BP神经网络权值进行优化，进而对尾矿库进行安全评价．通过对辽宁本溪南芬尾矿库安全现状进行拟合预测，结果表明：将Hs算法和BP神经网络有机结合，能够克服传统BP网络易陷入极小值、收敛速度慢得缺陷，有效的刻画了尾矿库事故的随机波动特性，并且预测能力均优于其他评价算法，具有重要意义．

关键词：尾矿库 和声搜索算法 bp神经网络 权值优化 安全评价 

单位：北京科技大学金属矿山高校开采与安全教育部重点实验室 北京100083 辽宁工程技术大学创新实践学院 阜新123000 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 葫芦岛125105