融合混沌残差的BP强预测器的地表下沉预测模型

• 作者: 余学祥 池深深 蒋创 赵祥硕 陈兴达
• 来源期刊: 大地测量与地球动力学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 混沌序列 BP强预测器 BP神经网络 地表下沉预测 残差
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 现代大地测量
• 页码范围: 913-917
• 页数: 5页
• 分类号: P258
• 语种: 中文
• DOI: 10.14075/j.jgg.2020.09.007

摘要

为提高地下开采引起地表下沉预测结果的精度,提出融合混沌残差的BP强预测器(BP-Adaboost)的地表下沉预测模型.以顾北矿1312(1)实测值为例,分别用融合混沌残差的BP-Adaboost模型、BP神经网络模型和BP-Adaboost模型对最大下沉值点进行稳定期和活跃期的单步预测和多步预测,结果表明,融合混沌残差的BP-Adaboost模型无论是在单步预测还是在多步预测上的精度均最高,尤其在单步预测上有显著的提高.