M-CM-GA-BP算法的地表移动变形参数预测模型_中国煤炭行业知识服务平台

M-CM-GA-BP算法的地表移动变形参数预测模型

作者

秦忠诚高广慧李晓禾席天乐
单位

山东科技大学能源与矿业工程学院
摘要

针对复杂的开采沉陷预测问题，研究22个工作面采动地表移动变形参数变化规律，提出了一种基于M-CM-GA-BP算法求取地表移动变形参数的预测模型。通过线性加权组合预测方法和遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，融合多元回归模型来提高地表移动变形参数的求取精度，以地表下沉系数q为例，将该模型与其他预测模型预测性能进行对比分析，验证模型的准确性。结果表明，该模型能够有效地提高地表移动变形参数的预测精度，模型的平均相对误差为1.294、均方根误差为0.013,为地表移动变形参数预测提供了一种可行方法。
关键词

开采沉陷BP神经网络地表移动变形参数组合模型参数预测
基金项目(Foundation)

山东省自然科学基金面上项目(ZR2021ME248);山东省自然科学基金重点项目(ZR2020KE030)；
文章目录

0 引言
1 矿区实测岩移资料
2 地表移动变形参数拟合分析
3 地表移动变形参数预测模型优化
3.1 GA优化BP神经网络
3.2 CM-GA-BP模型的构建
3.3 M-CM-GA-BP模型构建
4 M-CM-GA-BP模型预测实例
5 结论
引用格式

[1]秦忠诚,高广慧,李晓禾,等.M-CM-GA-BP算法的地表移动变形参数预测模型[J].黑龙江科技大学学报,2024,34(03):360-366.