基于量子神经网络拟合法的矿区地表变形监测

• 作者: 齐秀峰
• 来源期刊: 金属矿山
• 学科: 工学
• 关键词: 量子神经网络 二次多项式拟合 变形监测 BP神经网络 残差 内外符合精度
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 安全与环保
• 页码范围: 154-157
• 页数: 4页
• 分类号: TD325
• 字数: 2851字
• 语种: 中文

摘要

矿区地表变形监测受到矿区地质构造条件、开采规模、采矿工艺等因素的影响,目前常规的矿区地表变形监测方法具有流程繁琐、工作量大、监测精度低等不足,为此,提出了一种基于量子神经网络拟合法的矿区地表变形监测方法.该方法通过将矿区监测点x、y坐标作为神经网络输入层神经元,将监测点的高程异常量(ξ)作为神经网络的输出层神经元,经多次迭代获得最优解.基于某矿区GPS监测数据,分别采用二次多项式拟合、BP神经网络拟合以及所提方法进行对比试验,并引入内、外符合精度作为各方法拟合精度的评价标准,结果表明:对于不同分布的监测点以及不同数量的监测点,所提方法相对于其余2种方法而言具有较高的内、外符合精度及较小的残差,对于提高矿区变形监测精度有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐秀峰	内蒙古建筑职业技术学院市政与路桥工程学院	7	19	3.0	4.0