测绘科学

2017, v.42;No.232(10) 181-185

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相关性的组合预测模型在开采沉陷中的应用
A combined model for mining subsidence forecasting based on correlativity

王金涛;郭广礼;郭庆彪;赵自强;徐孟强;郭凯凯;

摘要(Abstract):

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。

关键词(KeyWords): 开采沉陷;相关系数;ARMA模型;BP神经网络;组合预测

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家“十二五”科技支撑计划项目(2012BAB13B03);; 江苏省高校优势学科建设工程资助项目(SZBF2011-6-B35)

作者(Author): 王金涛;郭广礼;郭庆彪;赵自强;徐孟强;郭凯凯;

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DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.10.029

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