基于遗传BP神经网络模型的矿区开采沉陷预计
来源期刊:金属矿山2016年第2期
论文作者:毛文军
文章页码:164 - 167
关键词:开采沉陷;遗传算法;BP神经网络;遗传BP神经网络;高程拟合;二次曲面拟合;
摘 要:为解决常规方法监测矿区开采沉陷的可控性、可操作性差及精度低等问题,采用BP神经网络模型拟合矿区高程值对开采沉陷进行预计是一种有效方法。但传统BP神经网络模型为反向传播算法,在训练时需多次试算方可确定神经网络系统的连接权值和阈值,具有易陷入局部最小值、收敛慢等不足。为此,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对BP神经网络模型参数进行优化以提高其泛化能力,构建了遗传BP神经网络模型(GA-BP)。以某矿区首采工作面地表25个已进行了三等水准联测的高程监测点数据作为遗传BP神经网络模型(GA-BP)的训练样本(15个监测点数据)和测试样本(其余10个监测点数据),分别采用BP神经网络模型、二次曲面拟合等方法与其进行试验对比,结果显示:遗传BP神经网络模型(GA-BP)具有更高的内、外符合精度及更小的残差,表明该方法有助于实现对矿区开采沉陷的高精度预计。
毛文军
包头市测绘院
摘 要:为解决常规方法监测矿区开采沉陷的可控性、可操作性差及精度低等问题,采用BP神经网络模型拟合矿区高程值对开采沉陷进行预计是一种有效方法。但传统BP神经网络模型为反向传播算法,在训练时需多次试算方可确定神经网络系统的连接权值和阈值,具有易陷入局部最小值、收敛慢等不足。为此,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对BP神经网络模型参数进行优化以提高其泛化能力,构建了遗传BP神经网络模型(GA-BP)。以某矿区首采工作面地表25个已进行了三等水准联测的高程监测点数据作为遗传BP神经网络模型(GA-BP)的训练样本(15个监测点数据)和测试样本(其余10个监测点数据),分别采用BP神经网络模型、二次曲面拟合等方法与其进行试验对比,结果显示:遗传BP神经网络模型(GA-BP)具有更高的内、外符合精度及更小的残差,表明该方法有助于实现对矿区开采沉陷的高精度预计。
关键词:开采沉陷;遗传算法;BP神经网络;遗传BP神经网络;高程拟合;二次曲面拟合;