融合混沌残差的BP强预测器的地表下沉预测模型

发布时间：2023-02-09 14:12

　　为提高地下开采引起地表下沉预测结果的精度,提出融合混沌残差的BP强预测器(BP-Adaboost)的地表下沉预测模型。以顾北矿1312(1)实测值为例,分别用融合混沌残差的BP-Adaboost模型、BP神经网络模型和BP-Adaboost模型对最大下沉值点进行稳定期和活跃期的单步预测和多步预测,结果表明,融合混沌残差的BP-Adaboost模型无论是在单步预测还是在多步预测上的精度均最高,尤其在单步预测上有显著的提高。

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 融合混沌残差的BP-Adaboost模型预测原理
    1.1 混沌残差序列的预测
        1.1.1 残差序列的相空间重构
        1.1.2 残差序列混沌特性的识别
        1.1.3 一阶加权局域预测法
    1.2 融合混沌残差的BP-Adaboost模型预测原理
2 工程实例
    2.1 工程应用
    2.2 最大下沉点活跃期的预测
    2.3 最大下沉点稳定期的预测
3 结 语



本文编号：3738874