测绘科学

2017, v.42;No.229(07) 36-40+51

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灰色关联分析与BP神经网络的概率积分法参数预测
The prediction of probability-integral method parameters based on grey relational analysis and BP neural network

赵忠明;施天威;董伟;刘永良;

摘要(Abstract):

在综合分析地表沉陷概率积分法参数与地质采矿条件关系的基础上,提出运用灰色关联分析法找出影响概率积分法参数的主要因素,进而利用BP人工神经网络模型预计参数。在对实测数据灰色关联分析后得出:覆岩平均坚固性系数、采厚、倾角、采动程度与各个参数关联程度较高,表土层厚度和采深次之。在此基础上,建立BP人工神经网络模型,并对预计结果与实测数据进行对比分析。结果表明:该方法预计最大相对误差15.78%,最小相对误差1.92%,考虑到个别参数实测值较小,造成相对误差较大,而绝对误差很小,即模型预计效果较好,是一种预计概率积分法参数的有效方法。

关键词(KeyWords): 概率积分法参数;灰色关联分析;关联度;BP人工神经网络

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 河南省自然科学基金项目(0411052700);; 河南省科技攻关计划(032421004);; 河南理工大学博士基金项目(B2013-053)

作者(Author): 赵忠明;施天威;董伟;刘永良;

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DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.07.006

参考文献(References):

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