Adaboost-PSO-BP模型提升开采沉陷预测精度

本文主要探讨了"基于Adaboost-PSO-BP模型的开采沉陷预测研究"这一主题，针对开采过程中因多因素引起的复杂非线性沉陷量预测问题，提出了创新的预测方法。Adaboost-PSO-BP模型结合了Adaboost算法、粒子群优化（PSO）和BP神经网络的优势。Adaboost算法特别注重处理那些预测误差较大的样本，通过增强学习过程来提升整体预测性能。而粒子群算法则被用来优化神经网络的权值和阈值，以提高模型的灵活性和准确性。 相比于传统的BP模型、Adaboost-BP模型以及仅使用粒子群优化的PSO-BP模型，Adaboost-PSO-BP模型展现了显著的预测精度提升，将平均相对误差优化到了4.26%，这是一个非常低的误差率，表明模型具有高度的稳定性和可靠性。这种方法有效地实现了强预测器的优化选择，即在众多预测模型中，选出最优者进行沉陷预测，这对于实际的采矿工程规划和安全管理具有重要的应用价值。 邢垒、原喜屯和张沛三位作者分别来自西安科技大学，他们的研究工作展示了对开采沉陷预测领域的深入理解以及对先进技术如Adaboost和PSO的熟练运用。论文引用格式为：邢垒，原喜屯，张沛.基于Adaboost-PSO-BP模型的开采沉陷预测研究[J].煤炭工程,2020,52(12):141-144。 该研究不仅为矿业开采中的沉陷控制提供了科学依据，也为其他领域处理复杂非线性问题提供了新的思考和借鉴。通过中图分类号TD325和文献标识码A，我们可以看出这篇论文被归类于矿产资源管理和工程技术的范畴，具有较高的学术价值。Adaboost-PSO-BP模型为解决开采沉陷预测难题提供了一种有效的解决方案，值得业界进一步关注和实践。