【摘 要】
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在分析概率积分法预计参数与地质采矿条件之间关系的基础上,利用人工神经网络对概率积分法预计参数进行建模,将粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阈值,提高预测精度,运用我国典型的地表移动观测站资料作为学习训练样本和预测样本,将网络计算结果与实际值进行对比分析。分析表明,PSO-BP神经网络方法应用在概率积分法预计参数求取上是可行的，并且收敛速度快，精度高。
【机 构】
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山东科技大学测绘学院,山东青岛,266510 山东新巨龙能源股份公司,山东菏泽,274000
【出 处】
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2013全国现代地测技术与开采沉陷学术会议暨数字矿山论坛
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在分析概率积分法预计参数与地质采矿条件之间关系的基础上,利用人工神经网络对概率积分法预计参数进行建模,将粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阈值,提高预测精度,运用我国典型的地表移动观测站资料作为学习训练样本和预测样本,将网络计算结果与实际值进行对比分析。分析表明,PSO-BP神经网络方法应用在概率积分法预计参数求取上是可行的，并且收敛速度快，精度高。
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