机器学习辅助下的概率积分法参数预计模型寻优

发布时间：2017-09-18 19:09

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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。
【作者单位】： 安徽理工大学测绘学院;
【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
【基金】：国家自然科学基金(41472323) 安徽省对外科技合作计划(1503062020)
【分类号】：TD326
【正文快照】： 概率积分法基于随机介质理论,结合概率积分和叠加原理预测由地下开采引起的地表移动变形,经过我国学者20多年的研究,已成为我国较成熟的、应用最为广泛的预测方法之一[1]。在利用概率积分法模型进行开采沉陷预测时,其核心内容是如何准确选取概率积分法预测参数,概率积分法预测

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本文编号：877317