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基于改进BP神经网络模型的地面沉降预测及分析
随着城市化进程和工业化生产的不断发展，地面沉降成为当今社会面临的重要问题之一。地面沉降是指由于地下岩层膨胀、沉降、盘状分裂、地基水位下降等原因导致地面高度降低的现象。地面沉降会给城市基础设施和建筑物带来严重影响，进而影响到人民的生命财产安全。为了有效地预测和控制地面沉降的发展趋势，利用机器学习技术进行分析和预测地面沉降趋势成为目前研究的热点。
BP神经网络模型是一种广泛用于回归和分类问题的人工神经网络模型。在BP神经网络模型中，通过正向传播和反向传播算法不断调整权值和偏置值，从而实现对输入和输出之间非线性关系的建模。然而，BP神经网络模型存在的问题是容易陷入局部极值和泛化能力差，影响网络的预测精度和稳定性。
因此，本文提出了一个改进的BP神经网络模型，以更好地预测和分析地面沉降趋势。改进的BP神经网络模型包括以下步骤：
1.数据预处理。首先，对原始数据进行预处理，包括数据清洗、标准化、降维等预处理操作，以减小输入特征空间维度，提高模型的泛化能力。
2.神经网络的设计。建立一个多层BP神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层结点数量根据试验找到最优值，以确保模型有足够的自由度，但又不至于过拟合。同时，引入正则化技术限制权值大小，以避免模型产生过大的权值。
3.训练模型和选择优化算法。为了获得更好的预测结果，选择合适的优化算法对BP神经网络模型进行训练。通常使用的优化算法包括梯度下降、LBFGS和Adam等。在选择优化算法时，需要优先考虑模型收敛速度和模型的稳定性。
4.模型预测和评价。经过训练的BP神经网络模型可以用来预测地面沉降趋势。在模型预测结果的评价中，采用预测误差、均方根误差、平均绝对误差、相关系数等指标，以比较不同优化算法对模型精度的影响。
在实验中，利用改进的BP神经网络模型对地面沉降数据进行预测和分析。经过分析，得出以下结论：
1.BP神经网络模型具有一定的预测能力，对地面沉降趋势的预测精度较高。
2.引入正则化机制可有效避免某些权重过大导致的影响，模型的稳定性得到较好的保障，提高预测的精度和鲁棒性。
3.通过比较不同优化算法的性能，发现Adam算法的效果最好，模型的预测精度较高。
综合以上结论，改进的BP神经网络模型可以有效的预测和分析地面沉降趋势。同时优化算法对模型预测精度的影响值得重视。值得注意的是，本文提出的改进方法还需要进一步探索和改进，以更好地适应不同的数据结构和预测任务。