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基于CSAO-BP神经网络的山区开采沉陷预计 被引量：2
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作者 王雪英 张明媚 禹信 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2023年第6期41-44,共4页
针对山区开采沉陷预计较复杂的情况,提出一种基于混沌螺旋天鹰优化算法优化BP神经网络的CSAO-BP开采沉陷预计模型。首先介绍基本的天鹰算法,然后将螺旋觅食策略、Tent混沌映射和边界控制策略结合对AO进行优化,进而改进传统BP模型,建立AO... 针对山区开采沉陷预计较复杂的情况,提出一种基于混沌螺旋天鹰优化算法优化BP神经网络的CSAO-BP开采沉陷预计模型。首先介绍基本的天鹰算法,然后将螺旋觅食策略、Tent混沌映射和边界控制策略结合对AO进行优化,进而改进传统BP模型,建立AO-BP和CSAO-BP预计模型;然后,选取数值各异的32组数据作为样本集,并分别用传统BP模型、AO-BP模型、CSAOBP模型进行测试;结果表明,CSAO-BP模型精度明显优于AO-BP模型和传统BP模型,在山区开采沉陷领域具有可行性和实用性。 展开更多
关键词 开采沉陷 天鹰优化算法 混沌螺旋天鹰算法 神经网络 csao-bp神经网络
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