期刊文献+

基于BP神经网络的矿山GPS数据时间序列预测分析 被引量:4

基于BP神经网络的矿山GPS数据时间序列预测分析
下载PDF
导出
摘要 随着全球经济的发展,天然资源受到了过度的开采,使得地质灾害日益严重。而地面变形塌陷灾害是一种很重要的地质灾害。为了减少矿区周围危害的发生,本论文利用GPS对矿山地表岩移观测得到的数据,采用MATLAB神经网络方法建立GPS数据时间序列预测模型,并且成功的预测出了未来一期的地表移动变化。应用结果表明,神经网络是很好的处理非线性动态数据,能够反映出要素之间的非线性关系,计算精度高,预测准确度高,具有较强的实用性。 With the global economic development, natural resources have been over--exploitation, the increasingly serious geological disasters. In order to reduce the occurrence of hazards around the mines, we use the date of GPS observation on the mine surface moving and use the forecasting model of MATLAB neural network to establish the GPS data time series and success predict a change of future in ground movement. The application results is show that the neural network is a good way to deal with the nonlinear dynamic data, it can reflect the nonlinear relationship between the elements with high precision, forecast accuracy and has strong practicability.
出处 《科技创新导报》 2011年第34期123-124,126,共3页 Science and Technology Innovation Herald
关键词 GPS数据时间序列 地表移动 神经网络 变形监测 GPS data time series surface movement neural network deformation monitoring
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献14

共引文献17

同被引文献41

引证文献4

二级引证文献27

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部