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采空區移動變形的徑向基函數神經網絡概率積分法(RBF)反演

作者:馬學通 高德彬 楊映湖

關鍵詞: 采空區; 概率積分法; 神經網絡; 徑向基函數(RBF); 參數反演;

摘要:借助部分礦區地表移動實測數據,選用徑向基函數(RBF)神經網絡對概率積分法的計算參數進行反演,采用K層交叉驗證對模型精度進行優化,并與BP神經網絡模型和SVM模型預測結果進行對比,發現RBF模型精度均優于BP模型和SVM模型,且其穩定性較好。可為概率積分法預測評估采空區地表移動變形范圍提供一種可靠的方法。 


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