改进的BP神经网络在路基沉降预测中的应用

针对传统的BP神经网络存在的缺点,提出了用附加动量法、自适应学习速率和L-M优化算法等几种算法进行优化。通过对比分析,证明了采用L-M优化和附加动量因子算法相结合取得了最优的预测效果。该方法克服了BP神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点。结合现场实测数据,将该优化模型与传统的BP神经网络预测模型对比,预测结果表明改进的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜广泛采用。     

获各琦铜矿一号矿床三维地应力场测量及分布规律研究

介绍获各琦铜矿一号矿床深部三维地应力测量方法、过程和结果,通过现场实测三个中段5个测点,获得了深部地应力状态和分布规律,可为后续矿体的高效、安全开采及巷道支护提供准确的地应力基础数据。     

遗传优化的BP网络预测路基沉降

针对传统的BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点,提出了基于遗传优化的BP神经网络预测方法并建立了路基沉降预测模型。将该优化模型与指数曲线模型、双曲线模型、灰色预测模型和传统的BP神经网络预测模型对比,结果表明遗传优化的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜广泛采用。