改进BP神经网络模型：地面沉降预测与地下水位响应分析

本文主要探讨了"基于改进BP神经网络模型的地面沉降预测及分析"这一主题，发表在2009年天津大学学报第42卷第1期。论文针对区域性的地面沉降问题，提出了一种创新的方法来解决这一难题。传统的BP神经网络模型由于其收敛速度较慢且容易陷入局部极小点，因此作者通过结合遗传算法优化神经网络的初始权重，以提高模型的性能。 遗传算法作为一种全局优化工具，被用来调整BP神经网络的结构参数，从而增强了模型的泛化能力和预测准确性。这种方法有效地克服了原始BP神经网络在处理复杂非线性问题时的不足，使得模型能够更精确地模拟地面沉降现象。 论文通过后验差检验法对所建立的模型进行了评估，这种检验方法用于验证模型对未知数据的预测能力，结果显示该模型具有良好的拟合效果和较强的适应性，能够准确预测地面沉降情况。这为实际的地表沉降管理提供了可靠的预测依据。 此外，作者还利用改进后的BP神经网络模型分析了地下水位对地面沉降的影响强度，发现两者之间存在显著的相关性，即地下水位的变化在很大程度上决定了地面沉降的趋势。这对于理解地下水管理对防止或减缓地面沉降的重要性具有重要意义。 这篇论文不仅提出了一种有效的地面沉降预测模型，还通过实证分析验证了其有效性，为区域地面沉降控制策略的制定提供了科学依据，对于自然资源管理和环境保护具有实际应用价值。