| 基于灰色神经网络模型修正矿区地表变形数据 |
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| 引用本文： | 刘维康.基于灰色神经网络模型修正矿区地表变形数据[J].测绘与空间地理信息,2019,42(4):153-156,161. |
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| 作者姓名： | 刘维康 |
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| 作者单位： | 河南理工大学 测绘与国土信息工程学院,河南 焦作,454000 |
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| 摘 要： | 针对矿区地表变形数据间断缺失的现象,分析了矿区地表变形数据特点,提出了一种灰色神经网络组合模型对间断数据进行预测。首先,利用非等间距灰色模型计算灰预测平面,再采用BP神经网络模型对预测平面区间进行加权组合,得到最终的预测值。实验表明:灰色神经网络组合模型预测精度高于灰色模型,对矿区地表变形数据处理的适应度更高。
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| 关 键 词： | 非等间距灰色模型 灰预测平面 BP神经网络 组合模型 |
Correcting Mine Surface Deformation Data Based on Gray Neural Network Model |
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| LIU Weikang.Correcting Mine Surface Deformation Data Based on Gray Neural Network Model[J].Geomatics & Spatial Information Technology,2019,42(4):153-156,161. |
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| Authors: | LIU Weikang |
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| Institution: | (School of Surveying and Land Information Engineering,He′nan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,China) |
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| Abstract: | LIU Weikang(School of Surveying and Land Information Engineering,He′nan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,China) |
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| Keywords: | non-equispaced gray model gray prediction plane BP neural network combined model |
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