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针对BP神经网络自身收敛速度慢、容易陷入局部极小点的缺点,引入粒子群优化算法,建立地表下沉系数的PSO-BP选取模型。利用粒子群算法反复优化BP网络的权值和阈值,将其作为BP网络的初始值,并将上覆岩层岩性、开采深厚比、松散层厚度、覆岩中坚硬岩层所占比例、是否为重复采动和顶板管理方法等主要影响因素作为网络输入,进行BP算法,直至网络达到训练指标。利用实测资料数据,建立PSO-BP预计模型,并同普通BP神经网络预计结果对比。结果表明:PSO-BP神经网络不仅训练速度快,而且预测精度明显提高,该模型对地表下沉系数选取具有一定的应用价值。 相似文献
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针对BP神经网络预测下沉系数时易陷入局部极小以及下沉系数影响因素间存在一定相关性的问题,该文提出了一种基于主成分分析(PCA)和模拟退火—粒子群优化算法(SAPSO)优化BP神经网络的下沉系数预测模型。该模型首先采用PCA对下沉系数影响因素进行降维,消除其所包含的冗余信息;然后利用SAPSO优化BP神经网络的权值与阈值;最后使用训练样本训练模型,利用训练后的模型预测5组测试样本的下沉系数,并对比分析SAPSO-BP、PSO-BP和BP神经网络模型的预测结果。实验结果表明:基于PCA-SAPSO-BP神经网络的下沉系数预测模型的预测值与实际值最为吻合,其平均绝对误差、平均绝对百分比误差及均方根误差相比SAPSO-BP、PSO-BP和BP神经网络模型显著降低,可以有效提高下沉系数预测的准确性。 相似文献
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为解决"三下"压煤问题,本文以邯矿集团亨健煤矿2515工作面为研究对象,对现场进行实测,计算地表实测下沉系数;采用文克儿地基假设方法,对比分析了不同开采方法采空区上覆岩层破断规律.结果表明:采用全部垮落法开采,推进距离等于直接顶的极限跨距(l=25.7 m)时极限挠度约为1.057 m,随着工作面推进,直接顶出现破碎;... 相似文献
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BP神经网络具有非常强的非线性映射能力,广泛应用于分类识别、逼近、回归、压缩等领域。本文基于BP神经网络的理论基础,利用某矿区地表沉降观测点1~10期的实测沉降数据资料,结合MATLAB建立针对矿区地表沉降的预测模型,并预测其11~15期的沉降情况。通过将预测值与实测值进行对比,分析预测模型精度,结果表明BP神经网络用于矿区地表的沉降研究是可行的。 相似文献
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岩盐水溶开采后,形成巨大空间的盐穴,可以利用盐穴存储石油、天然气。盐穴的收缩将引起盐穴容积减少,导致存储空间减少和地表下沉。地表移动变形监测是发现盐穴收缩变化的重要手段,由于目前国内没有专门的监测标准,本文提出采用国家标准GB 50026—2007作为测量规范。基于岩盐水溶开采与地下煤层开采引起地表移动规律基本相似,把盐穴收缩引起的地表下沉视作一个随机过程,把圆柱形盐穴容积收缩量转换为等效开采厚度和正方形开采区域,基于克诺特影响函数,建立了圆柱形盐穴收缩引起的地表下沉预计模型。 相似文献
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在使用传统BP神经网络算法建模进行预测过程中,由于初始权值和阈值是随机给定的,易使网络陷入局部最优,从而导致预测精度较低。利用具有较强优化能力的粒子群算法( particle swarm optimization ,PSO)优化BP神经网络在训练过程中的初始权值和阈值,建立新的预测模型,以青岛地铁3号线保河区间隧道监测数据为例进行验证分析,研究结果表明,与传统BP神经网络预测算法相比,使用PSO算法优化的BP神经网络预测算法可以得到更优的预测结果。 相似文献
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基于神经网络方法的极化雷达地表参数反演 总被引:6,自引:1,他引:6
人工神经网络(Artificial Neural Network)是一个由独立处理单元以一定拓扑结构高度连接而成的并行分布式信息处理结构,适于解决各种非线性问题,积分方程(Integrated Equation Model)单散射模型可模拟各种地表参数条件下裸露地表后向散射系数,以IEM为基础生成训练数据,用L波段的C波段SIR-CHH,VV极化单散射后向散射系数数据为神经网络输入,通过后向反馈(BP)神经网络模型可同时反演得到裸露地表条件下地表介电常数,地表相关长度和均方根高度等地表参数。 相似文献
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道路网选取是自动制图综合的重点和难点之一,运用智能化方法实现选取是当前研究的热点。BP神经网络具有强大的非线性映射能力,可以模仿人脑机能,通过对样本的学习和训练实现自动选取;结合拓扑参数,可以使选取结果很好地保持原道路网的连通性和整体结构特征。因此,提出一种基于BP神经网络和拓扑参数的道路网选取方法。首先选择训练样本并计算其拓扑参数;然后设计BP神经网络的结构,利用训练样本进行训练,找出最佳网络结构;最后选取不同特征的道路网进行实验,将选取结果与专家选取的结果进行对比分析,评价了该方法的优势与不足,并指出了下一步的改进方向。 相似文献
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针对任意未知比例尺下路网表达目标派生时的目标选取问题,集成现有方法并进行拓展,提出体现多尺度表达目标间关联信息的传递和继承特性、顾及路网多尺度表达属性影响的目标“内插”方法。阐述内插法选取路网表达目标的基本思想和技术路线,定义内插法的综合权重函数,设计并实现内插法派生路网目标的试验方案和技术流程。试验表明该法既继承较小比例尺下的表达目标,又客观评估各种因素对路网目标选取的影响程度,保证派生目标的客观选取。 相似文献
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本文首先针对标准粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,采用动态自适应调节策略,使得粒子的惯性权重随群体聚集程度而适时变化,从而调整粒子群搜索的速度和方向以跳出局部最优;然后将粒子群算法的全局搜寻能力和RBF网络的局部优化能力相结合,利用改进的粒子群优化算法优化RBF神经网络的关键参数;并将其应用于地理信息的预测,得到满意的结果。 相似文献
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最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明:3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献
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一种改进的BP神经网络非均匀性校正算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用BP神经网络进行红外焦平面阵列的非均匀性校正,容易产生校正精度低、收敛速度慢及边缘模糊等缺点。文中提出一种基于中值滤波和改进网络权值的BP神经网络算法。对于非均匀性很大的红外图像,先对其进行中值滤波预处理,然后再在权值迭代过程中加入动量项改正来避免图像边缘模糊。实验结果表明改进后的BP神经网络算法更适合边缘细节丰富的红外图像。 相似文献
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为了分析对流层延迟的时空变化规律、提高对流层延迟的改正精度,利用BP神经网络处理非线性问题的优势,改进传统的霍普菲尔德模型得到一种新的融合模型(Hop+BP模型)。分别对比Hop+BP模型与传统的霍普菲尔德模型、多元线性回归模型、BP神经网络等模型的计算结果,得到如下结论:霍普菲尔德模型存在一个明显的系统误差,精度较低;多元线性回归的预测精度有所提高,但是其本质是将数据强制拟合,缺少物理解释,难以推广使用;传统的BP神经网络的计算精度较之霍普菲尔德模型有80%的提高,但存在明显的不稳定性;Hop+BP模型具有预测精度高、稳定性好等优点,预测中误差为1.1cm,明显优于传统方法。 相似文献
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为有效确定概率积分法预计参数,提高预计值的精度。将粒子群优化(PSO)算法和BP神经网络进行融合,采用改进的混合粒子群优化算法优化神经网络的权值和阈值。在分析概率积分法参数与地质采矿条件之间关系的基础上,建立了基于PSO优化BP神经网络的概率积分法预计参数的优化选择模型。以我国典型的地表移动观测站资料为例,将计算结果与实际值进行了对比分析,并与文献[1]中改进BP算法进行了比较。结果表明,PSO-BP神经网络方法用于概率积分法预计参数的选取是可行的,收敛速度更快,计算精度更高。 相似文献