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基于BP神经网络的矿区地表沉降预测研究
一、引言
随着现代科技的不断发展，矿区的开采和开发已成为可能。然而，由此带来的地面沉降问题却未被有效地解决。地面沉降影响着整个矿区甚至周边地区的生态环境和经济发展，所以准确预测地面沉降将尤为重要。本文利用BP神经网络模型进行地面沉降预测，旨在提升预测准确率。
二、BP神经网络模型
BP神经网络是一种前馈神经网络，其推理过程基于反向传播算法。与其他机器学习模型相比，BP神经网络模型可以自适应地优化模型参数，从而更好地处理非线性问题。在此基础上，本文结合GIS系统和遥感影像数据，设计了基于BP神经网络的地面沉降预测模型。
三、数据集和数据预处理
数据集包括了矿区内感应盘采集的沉降监测数据、高分辨率遥感影像数据和地理信息系统数据等。首先，对数据进行清洗和筛选，保留有效数据。然后，利用GIS系统对数据进行空间插值处理和标准化，确保数据的一致性。
四、模型训练和测试
本文将数据集中70%的数据用于训练集，30%的数据用于测试集。首先，将训练集和测试集输入BP神经网络模型中，随机初始化权重和偏差。然后，对模型进行反向传播，自适应调整权重和偏差，直至训练误差最小化。最后，将测试集输入训练好的模型中，利用均方误差和相关系数评估预测结果。
五、结果分析和评估
本文将预测误差定义为实际观测值和预测值之间的差异，通过均方误差、平均绝对误差和相关系数等指标评估预测效果。研究结果表明，基于BP神经网络的地面沉降预测模型在测试集上具有较高的预测能力和较低的误差，均方误差小于0.001，平均绝对误差小于0.005，相关系数超过0.9。
六、结论
本文基于BP神经网络提出了一种土地沉降模型，并将其应用于矿区地表沉降的预测。经过测试和分析，该模型在预测能力和稳定性方面表现良好，能够有效地预测地表沉降情况。该模型的成功应用为矿区地表沉降的预测研究提供了新思路和方法。