相关性的组合预测模型在开采沉陷中的应用

• 作者: 徐孟强 王金涛 赵自强 郭凯凯 郭广礼 郭庆彪
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 开采沉陷 相关系数 ARMA模型 BP神经网络 组合预测
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 181-185
• 页数: 5页
• 分类号: P208
• 字数: 3585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.10.029

摘要

针对当前开采沉陷不同阶段的单点沉陷变形预计精度不高的问题,该文首次从基于相关性的组合预测模型的思想出发,建立了面向沉陷不同阶段的基于相关系数的组合预测模型.实例验证结果表明,基于相关系数的组合预测模型在开采沉陷预测中的应用克服了单一模型的局限性,能够有效利用不同单一模型的信息,有较高的精度和可信度;能够满足不同阶段的开采沉陷预测,更适用于对沉陷变形数据要求高的场合.