| 机器学习辅助下的概率积分法参数预计模型寻优 |
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| 引用本文： | 沈震,徐良骥,刘潇鹏,秦长才,王振兵. 机器学习辅助下的概率积分法参数预计模型寻优[J]. 测绘通报, 2016, 0(10): 35-38. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0324 |
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| 作者姓名： | 沈震 徐良骥 刘潇鹏 秦长才 王振兵 |
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| 作者单位： | 安徽理工大学测绘学院, 安徽 淮南 232001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(41472323)，安徽省对外科技合作计划(1503062020) |
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| 摘 要： | 收集整理了多组地表移动观测站资料作为训练样本和检验样本，以工作面地质采矿条件为输入集，概率积分法预计参数为输出集，利用机器学习方法对概率积分法预测参数进行了预测。选取支持向量机、BP神经网络和偏最小二乘法3种机器学习方法对训练样本进行训练，利用训练所得模型预测检验样本中的概率积分法预测参数，并将预测结果与观测站实测值进行对比。结果表明，利用支持向量机预测下沉系数、主要影响角正切值及水平移动系数的精度最高，其平均相对误差分别达到7.46%、4.00%、13.17%；拐点偏距及开采影响传播角利用偏最小二乘法预计精度最高，平均相对误差分别为10.83%、0.88%；总体而言支持向量机的预测精度最为稳定。
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| 关 键 词： | 概率积分法预计参数 支持向量机 BP神经网络 偏最小二乘法 模型寻优 |
| 收稿时间： | 2016-05-10 |
Probability Integral Method Parameters Prediction Model Optimization Based on Machine Learning Methods |
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| SHEN Zhen,XU Liangji,LIU Xiaopeng,QIN Changcai,WANG Zhenbing. Probability Integral Method Parameters Prediction Model Optimization Based on Machine Learning Methods[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2016, 0(10): 35-38. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0324 |
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| Authors: | SHEN Zhen XU Liangji LIU Xiaopeng QIN Changcai WANG Zhenbing |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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