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小波神经网络在矿山变形监测分析中的应用

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【作者】 马鑫程袁兴明孙玉强

【Author】 Ma Xincheng;Yuan Xingming;Sun Yuqiang;CCCC Highway Consultants CO.,Ltd.;Department of Architecture and Information Engineering,Shandong Vocational College of Industry;

【机构】 中交公路规划设计院有限公司山东工业职业学院建筑与信息工程系

【摘要】 为了减少矿区塌陷的发生,利用GPS对矿山地表岩移进行了监测分析。为了提高岩移观测数据的预测精度和可靠性,文中采用小波神经网络方法对监测数据进行训练、预测,成功预测出了未来一期的地表移动变化。结果表明,小波神经网络具有良好的函数逼近能力,能够反映出要素之间的非线性关系,预测数据可靠。

【关键词】 时间序列小波神经网络变形预测
【所属期刊栏目】 开采沉陷 (2016年06期)
  • 【分类号】TD326;TP183
  • 【被引频次】8
  • 【下载频次】77
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