基于BP神经网络的矿区地表沉降预测研究

• 作者: 成枢 沈毅 王涛 隋冰冰
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经网络 地表沉降 预测模型
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 博士园地
• 页码范围: 18-20
• 页数: 3页
• 分类号: P258
• 字数: 1805字
• 语种: 中文

摘要

BP神经网络具有非常强的非线性映射能力，广泛应用于分类识别、逼近、回归、压缩等领域。本文基于BP神经网络的理论基础，利用某矿区地表沉降观测点1～10期的实测沉降数据资料，结合MATLAB建立针对矿区地表沉降的预测模型，并预测其11～15期的沉降情况。通过将预测值与实测值进行对比，分析预测模型精度，结果表明BP神经网络用于矿区地表的沉降研究是可行的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王涛	山东科技大学测绘科学与工程学院	21	213	8.0	14.0
2	成枢	山东科技大学测绘科学与工程学院	59	321	10.0	15.0
3	隋冰冰	山东科技大学测绘科学与工程学院	4	19	3.0	4.0
4	沈毅	山东科技大学测绘科学与工程学院	11	47	4.0	6.0