基于BP神经网络的矿山GPS数据时间序列预测分析

• 作者: 杨力纲 袁兴明 赵永未
• 来源期刊: 科技创新导报
• 学科: 工学
• 关键词: GPS数据时间序列 地表移动 神经网络 变形监测
• 年，卷（期）: 2011,（34）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 123-124,126
• 分类号: TP183
• 字数: 3065字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-098X.2011.34.100

摘要

随着全球经济的发展,天然资源受到了过度的开采,使得地质灾害日益严重。而地面变形塌陷灾害是一种很重要的地质灾害。为了减少矿区周围危害的发生,本论文利用GPS对矿山地表岩移观测得到的数据,采用MATLAB神经网络方法建立GPS数据时间序列预测模型,并且成功的预测出了未来一期的地表移动变化。应用结果表明,神经网络是很好的处理非线性动态数据,能够反映出要素之间的非线性关系,计算精度高,预测准确度高,具有较强的实用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁兴明		37	60	5.0	5.0