开采沉陷监测中丢失点下沉值的BP神经网络预测方法

• 作者: 刘可胜 郑文博 韩必武 黄晖
• 来源期刊: 经纬天地
• 学科: 地球科学
• 关键词: 开采沉陷 监测点丢失 BP神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 73-75,84
• 页数: 4页
• 分类号: P224.1
• 字数: 2336字
• 语种: 中文

摘要

在开采沉陷监测过程中由于多种因素的影响会造成部分监测点丢失,从而影响到监测数据的连续性,如何有效修复丢失点下沉值对于提高监测质量具有重要的意义.本文以淮南某矿1222(1)工作面观测站实测数据为基础,利用30个未损坏监测点的实测下沉值建立BP神经网络模型来预测假想丢失点的下沉值.通过训练出来的预测模型得到5个假想丢失点的预测下沉值,预测下沉值与真值相比,相对误差最大为3.5％,表明该方法对于恢复丢失点下沉值、确定边界参数提供了一种可替代实测数据的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑文博		1	0	0.0	0.0