基于BP神经网络的岩移监测站缺失点数据插补

详细信息   全文下载|推荐本文 |

• 出版年：2010
• 作者：王强；郭广礼；查剑锋
• 单位1：江苏省资源环境信息工程重点实验室（中国矿业大学）
• 单位2：国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室（中国矿业大学）
• 出生年：1986
• 学历：硕士研究生
• 语种：中文
• 作者关键词：BP神经网络；岩层移动；数据插补
• 起始页：73
• 总页数：3
• 经费资助：国家自然科学基金重点项目：50834004；国家公益性行业科研专项经费项目：200811050
• 刊名：现代矿业
• 是否内版：否
• 刊频：月刊
• 创刊时间：1984
• 主管单位：中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司
• 主办单位：中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司
• 主编：刘效良
• 地址：安徽省马鞍山市湖北路9号158号信箱
• 邮编：243004
• 电子信箱：xdky@vip.163.com；kykb@vip.163.com；zgky114@126.com；xdkyzzs@126.com
• 网址：www.ky114.cn
• 卷：26
• 期：2
• 期刊索取号：P710.6 957-1
• 数据库收录：中国核心期刊；万方数据网上网期刊；中国学术期刊全文收录期刊
• 核心期刊：中国核心期刊

摘要

岩层移动监测是研究开采沉陷问题最有效的方法。由于监测时间长、地表积水、人为损坏等原因，监测点极易缺失。研究缺失监测点的数据插补模型对提高岩移监测数据的利用率、总结开采沉陷规律等都具有重要意义。提出了采用BP神经网络模型进行缺失监测点的数据插补的思路，并采用Matlab实现了该模型。研究结果表明，人工神经网络模型能够很好的逼近地表沉陷盆地，用此模型作为岩移监测点数据插补是完全可行的。