基于主成分分析的GA-BP神经网络地表下沉系数预测

郭凯维; 郭传超; 史耀凡; 于水

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基于主成分分析的GA-BP神经网络地表下沉系数预测

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为提高条带开采地表下沉系数预测准确率,基于地表下沉系数影响因素具有一定相关性、不确定性以及非线性的复杂现象,建立基于主成分分析的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的神经网络GA-BP智能预测模型.利用遗传算法对BP神经网络(Back Propagation Neural Network)的初始权值和阈值进行优化处理,通过SPSS20(Statistical Product and Service Solutions 20)软件对地表下沉系数影响因素进行主成分分析,降低数据维度,消除变量间的冗余信息,找出主成分并作为模型的输入样本,利用MATLAB(Matrix Laboratory)软件进行仿真与分析.结果表明:与传统BP神经网络模型和主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的PCA-BP神经网络模型相比,基于主成分分析的GA-BP模型的相对误差不超过5％,与实测值更为接近,预测精度进一步提高,基本满足矿区实际工程需要,为条带开采地表下沉系数预测提供了又一种准确可行的方法.

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来源
《北京测绘》 |2021年第11期|1374-1379|共6页
作者
郭凯维; 郭传超; 史耀凡; 于水;
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作者单位

山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590;

山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590;

山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590;

山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590;

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正文语种 chi
中图分类测绘数据库与信息系统;
关键词
主成分分析; BP神经网络; 遗传算法; 下沉系数;

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