基於PSO-BP神經網絡的地表下沉係數選取研究
| 軟件名稱： | 基於PSO-BP神經網絡的地表下沉係數選取研究 | |
| 文件類型： |  |
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| 界麵語言： | ||
| 軟件類型： | ||
| 運行環境： | ||
| 授權方式： | ||
| 軟件大小： | 229.92 KB | |
| 軟件等級： |  |
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| 軟件登陸： | admin | |
| 作 者 ： | ||
| 官方網址： | 官方站 | |
| 程序演示： | 演示 | |
| 解壓密碼： | ||
| 整理時間： | 2011-07-23 | |
| 軟件簡介： | 針對BP神經網絡自身收斂速度慢、容易陷入局部極小點的缺點,引入粒子群優化算法,建立地表下沉係數的PSO-BP選取模型。利用粒子群算法反複優化BP網絡的權值和閾值,將其作為BP網絡的初始值,並將上覆岩層岩性、開采深厚比、鬆散層厚度、覆岩中堅硬岩層所占比例、是否為重複采動和頂板管理方法等主要影響因素作為網絡輸入,進行BP算法,直至網絡達到訓練指標。利用實測資料數據,建立PSO-BP預計模型,並同普通BP神經網絡預計結果對比。結果表明：PSO-BP神經網絡不僅訓練速度快,而且預測精度明顯提高,該模型對地表下沉係數選取具有一定的應用價值。[著者文摘] |
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