【摘 要】
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针对BP神经网络模型求取概率积分法预计参数时的缺陷,本文提出了一种基于改进灰狼优化算法(GWO)的BP神经网络参数预测模型IGWO-BP,主要通过对灰狼算法的收敛因子a和速度更新公式的改进,使其寻优性能更优.运用改进的灰狼优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,利用最优的初始权值和阈值对模型进行训练和预测,从而得到概率积分法参数的预测结果.为了验证该算法在概率积分法参数求取方面的优势,将其与SVR模型的预测结果以及PLS模型的预测结果进行对比,从相对误差、平均绝对百分比误差以及一致性指数3个评价指
【机 构】
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中国煤炭地质总局航测遥感局,陕西西安710199;西安科技大学测绘科学与技术学院,陕西西安710054;自然资源部煤炭资源勘查与综合利用重点实验室,陕西西安710021;西安科技大学测绘科学与技术学院
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针对BP神经网络模型求取概率积分法预计参数时的缺陷,本文提出了一种基于改进灰狼优化算法(GWO)的BP神经网络参数预测模型IGWO-BP,主要通过对灰狼算法的收敛因子a和速度更新公式的改进,使其寻优性能更优.运用改进的灰狼优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,利用最优的初始权值和阈值对模型进行训练和预测,从而得到概率积分法参数的预测结果.为了验证该算法在概率积分法参数求取方面的优势,将其与SVR模型的预测结果以及PLS模型的预测结果进行对比,从相对误差、平均绝对百分比误差以及一致性指数3个评价指标对3种方法的求取精度,发现IGWO-BP算法的最大相对误差、平均绝对百分比误差以及一致性指数都优于其他两种预测方法,说明IGWO-BP算法能够在概率积分法开采沉陷预计方面得到应用.
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