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| 基于DEBP的GPS高程拟合在济宁矿区沉降精细化监测的应用 | |
| 引用本文： | 曹学江,王庆.基于DEBP的GPS高程拟合在济宁矿区沉降精细化监测的应用[J].矿产与地质,2019(3). |
| 作者姓名： | 曹学江 王庆 |
| 作者单位： | 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 |
| 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。 |
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