BP神经网络预测地表沉降参数的算法与拓扑结构寻优

李星; 高建良; 张学博; 王春霞

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BP神经网络预测地表沉降参数的算法与拓扑结构寻优

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为了提高BP神经网络对开采沉陷数据拟合和预测的精度,使用Matlab编写用于高精度拟合和预测开采沉陷数据的可执行程序。以多项式拟合的结果为基准,比较分析12种BP神经网络算法对二维数据沉降值的拟合精度,为提高程序对多维度数据的预测精度,讨论不同拓扑结构对下沉率预测的影响。研究结果表明:多项式拟合的结果存在异常区域,其拟合优度R_(1)=0.98194、残差平方和e_(1)=3.8971,均弱于BP神经网络拟合的精度;在12种优化算法中,列文伯格-马夸尔特算法以最少的迭代次数获得最高的拟合优度;随着拓扑结构的改变,预测精度有所不同,经分析3∶20∶10∶1拓扑结构的代码对多维度数据的拟合优度最高,预测值的标准差最小,最终确定适合下沉率预测的BP神经网络算法及拓扑结构。研究结果可为其他地表移动参数的预测提供可交互的程序。

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来源
《中国安全生产科学技术》 |2023年第6期|90-97|共8页
作者
李星; 高建良; 张学博; 王春霞;
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作者单位

河南理工大学安全科学与工程学院;

六盘水师范学院矿业与土木工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 X936;
关键词
BP神经网络; Matlab; 地表沉陷; 预测值精度;

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