小波神经网络在露天矿边坡变形预测中的应用

• 作者: 李长洪 范丽萍 郭俊温
• 来源期刊: 中国矿业
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网路 边坡变形 变形预测
• 年，卷（期）: 2010,（7）
• 页码范围: 77-79
• 分类号: TD326
• 字数: 2507字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4051.2010.07.024

摘要

为了提高边坡位移变形监测数据预测的精度和可靠性,建立了基于改进BP算法的小波神经网络预测模型.以水厂铁矿GPS边坡监测数据为样本,通过编制Matlab小波神经网络程序进行训练和预测.结果表明,小波神经网络预测模型有良好的函数逼近能力及容错能力.因此,该预测模型在非线性时间序列预测中,具有高精度性和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李长洪	北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室	81	905	18.0	26.0
5	范丽萍	北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室	5	53	4.0	5.0
9	郭俊温		9	78	4.0	8.0