基于HVCE-RBFNN的矿区地表三维形变监测研究

提出一种融合赫尔默特方差分量估计和径向基函数神经网络(HVCE-RBFNN)的三维形变计算方法,结合GNSS和InSAR监测数据,解算甘肃省金昌市金川西二采矿区的地表三维形变场。结果表明,基于HVCE-RBFNN方法获取的三维形变结果精度高于传统方法,其东西向、南北向和垂直向的均方根误差(RMSE)分别为20.85 mm、7.41 mm和34.47 mm,3个方向的最大形变量分别为228 mm、300 mm和193 mm,采空区形变空间分布符合开采沉陷规律。