›› 2016, Vol. 38 ›› Issue (5): 960-964.doi: 10.16507/j.issn.1006-6055.2016.05.008
李旭 刘剑
摘要：
为了准确、快速地预测矿区采空塌陷危险性，针对矿区采空塌陷影响因素之间存在信息重叠以及利用单一BP神经网络进行预测时存在的局部极值等问题，提出了一种PCA-ABBP强分类器模型。以北京西山某地的24组采空塌陷数据为样本，选取了采空区空间叠置层数等7个变量作为矿区采空塌陷的影响因素，以前17组数据作为训练样本，建立基于PCA-ABBP强分类器的矿区采空塌陷危险性预测模型。利用该模型对后7组数据进行预测，预测结果与实际完全相符，而单一BP神经网络预测的平均误差为17.14%，验证了所提出模型的有效性和可靠性。
中图分类号:
