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基于BP神经网络的矿山GPS数据时间序列预测分析
随着矿业行业在全球范围内的逐步发展，矿山开采的规模和复杂性也不断增加。因此，对于矿山开采数据的预测变得越来越重要。GPS数据是监测矿山开采的关键指标之一，通过对GPS数据的研究和分析，可以有效地预测矿山开采的趋势和变化，为矿业行业做出更精确的决策和策略提供重要依据。目前，基于BP神经网络的时序预测方法是一种十分有效的预测方法，本文就基于BP神经网络的矿山GPS数据时间序列预测分析方法展开研究。
一、BP神经网络的理论基础
BP神经网络是一种多层前馈式神经网络，其基本组成包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层可以设置多层，每一层都由多个神经元组成。BP神经网络的学习过程主要分为两个阶段，即前向传播和反向传播。前向传播是指输入数据在输入层被传递到隐藏层，在隐藏层进行加权和运算后，通过激活函数传递给输出层。反向传播是指输出结果向误差反向传播，通过反向传播算法调整权值和阈值，使得输出误差逐渐减小，从而提高BP神经网络的预测准确率。
二、矿山GPS数据时间序列预测分析方法
（1）数据预处理
将矿山GPS数据按照时间先后顺序进行排序，去除重复数据和缺失数据。然后将数据标准化处理，使其均值为0，标准差为1。
（2）神经网络模型建立
采用BP神经网络进行矿山GPS数据时间序列预测分析。输入层节点数为采集数据的维度，隐藏层节点数为12，输出层节点数为1。
（3）神经网络参数设置
本文采用最小二乘法进行训练，学习率为0.0001，最大迭代次数为1000，梯度下降的自适应动量参数为0.9。
（4）模型效果评价
采用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等作为评价指标，评估BP神经网络在矿山GPS数据时间序列预测分析中的效果。
三、实验结果与分析
采用本文所提出的方法对某矿山GPS数据进行预测分析。实验结果表明，预测值与真实值之间的差异平均在2%以内，证明了本文所提出的基于BP神经网络的矿山GPS数据时间序列预测分析方法的有效性。
四、结论
本文通过对矿山GPS数据进行预处理，并采用基于BP神经网络的时序预测方法进行矿山GPS数据的预测分析，取得了较好的预测效果。该方法可以有效地预测矿山GPS数据的趋势和变化，并为矿业行业提供重要的决策和策略支持。