煤炭工程

北大核心,JST,WJCI

国内刊号:11-4658/TD

国际刊号:1671-0959

煤炭工程杂志2020年第12期:基于Adaboost-PSO-BP模型的开采沉陷预测研究

发布日期:

作者:邢垒,原喜屯,张沛

单位:1. 西安科技大学;2. 西安科技大学能源学院;

关键词:开采沉陷预测,BP神经网络,粒子群算法,自适应增强算法,

针对开采沉陷量与多影响因素复杂非线性关系问题,提出了基于粒子群算法优化BP神经网络的Adaboost强预测模型(Adaboost-PSO-BP模型)。预测结果表明,与BP模型、Adaboost-BP模型和PSO-BP模型相比,Adaboost-PSO-BP模型提高了预测精度,平均相对误差值优化到4.26%|该模型融合了Adaboost算法侧重预测误差大的样本和粒子群算法优化神经网络权值及阈值的特点,实现了强预测器“优中选优”的目的,在开采沉陷预测中具有可行性。

来源:2020年第12期

《煤炭工程》期刊编辑部

查看煤炭工程杂志2020年第12期

联系我们

  • 地址:北京市西城区德外 安德路67号
  • 电话:010-82276679
  • E-mail:mtgctg@188.com

咨询工作人员