文件名称：基于Adaboost-PSO-BP模型的开采沉陷预测研究-论文
文件大小：1.19MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-07-28 05:41:15
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。