基于GIS和人工神经网络技术的开采沉陷预计建模方法

• 作者: 姜振泉 曹丽文
• 来源期刊: 重庆大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 开采沉陷 预计方法 地理信息系统 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2002,（12）
• 页码范围: 141-144
• 页数: 4页
• 分类号: TD82
• 字数: 3482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.2002.12.039

摘要

探讨了GIS支持下利用人工神经网络技术进行开采沉陷定量预测的方法和思路,完成了影响因素的选取、数据处理、开采沉陷初始预计模型的建立及验证.数据处理由GIS软件完成,采用BP神经网络训练方法对开采沉陷系统进行建模;进而结合验证结果,对误差进行了定性分析.研究结果表明,利用GIS支持下的神经网络模型对复杂的开采沉陷系统进行模拟预测,具有理论上的可行性和现实意义,说明GIS和人工神经网络技术在开采沉陷预计领域中具有广阔应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜振泉	中国矿业大学资源与地球科学学院	131	1715	18.0	36.0
2	曹丽文	中国矿业大学资源与地球科学学院	73	712	14.0	24.0