论文摘要
针对BP神经网络的不足,为提高概率积分法预计开采沉陷的准确性,采用遗传算法（GA）优化BP神经网络,建立了一种基于GA-BP神经网络的概率积分法参数预计模型。将多组地表观测站实测数据分为训练样本和检验样本,以工作面的7个地质采矿条件参数为输入集,5个概率积分法预计参数为输出集,通过GA优化的BP神经网络机器学习方法对训练样本进行训练,利用训练模型预计检验样本的概率积分法参数,并与观测站实测数据进行了对比分析。研究表明:对于不同地质采矿条件下的概率积分法参数进行预计时,GA-BP模型明显优于BP神经网络和偏最小二乘模型,平均相对误差最大为8.64%,预计精度可靠性较高。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 牛亚超,徐良骥,张坤,叶伟,张劲满,姜宝兴
关键词: 开采沉陷,概率积分法,遗传算法,神经网络,参数预计
来源: 金属矿山 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,自动化技术
单位: 安徽理工大学测绘学院,深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验
基金: 国家自然科学基金项目(编号:41472323),安徽省对外科技合作计划项目(编号:201904b11020015)
分类号: TD327;TP183
DOI: 10.19614/j.cnki.jsks.201910015
页码: 93-100
总页数: 8
文件大小: 2321K
下载量: 109
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