论文摘要
为减少济宁矿区开采过程存在的安全隐患,拟对济宁矿区沉降进行精细化变形监测,并建立预测模型。鉴于传统的BP神经网络算法存在的局部最优点、收敛困难、反演精度难以确定的问题,模型采用DEBP算法,结合DE算法和BP神经网络算法的优势,在收敛速度、精度以及稳定性方面都有提高。对比发现:基于DEBP的GPS高程拟合的预测模型,在济宁矿区沉降监测应用中能够有效提高监测精度,高达厘米级;结合灰度模型进行矿区沉降预测,通过监测结果可知,模型预测值与实测值一致性较好,表明该模型可用于矿区沉降预测,对于保护矿区具有重要的使用价值。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 曹学江,王庆
关键词: 高程拟合,沉降预测,精细化监测
来源: 矿产与地质 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,自动化技术
单位: 山东省煤田地质规划勘察研究院,山东省煤田地质局第三勘探队
分类号: TD327;TP183
页码: 542-545
总页数: 4
文件大小: 146K
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