Adaboost改进BP神经网络在地表沉陷预测中的应用

"基于Adaboost的改进BP神经网络地表沉陷预测" 本文主要探讨了如何利用Adaboost算法改进传统的BP神经网络，以提高地表沉陷预测的精度。BP神经网络是一种常用于处理非线性问题的机器学习模型，尤其在地质灾害预测领域有广泛应用。然而，BP神经网络在训练过程中可能会遇到过拟合或收敛速度慢的问题，导致预测效果不理想。 Adaboost算法是一种集成学习方法，它通过迭代生成多个弱预测器（即基础的BP神经网络），并将这些弱预测器以不同的权重组合起来，形成一个强预测器。这种方法能够提高整体模型的预测准确性和泛化能力。在本研究中，作者使用Matlab R2014a作为工具，构建了一个基于Adaboost的BP神经网络模型，用于地表沉陷的预测。 实验部分，作者首次将该模型应用于青岛地铁3号线保河区间隧道的地表沉陷预测。通过对实际数据的训练和测试，结果显示Adaboost的BP神经网络预测地表下沉值的平均绝对误差为0.5853毫米，平均相对误差为5.82%。相比于单独使用BP神经网络，误差分别降低了2.5947毫米和27.46%，这表明Adaboost的增强作用显著提高了预测精度。 关键词“地表沉陷”指的是地质环境中的地面下沉现象，通常由地下开采、地下水抽取等因素引起，对工程安全和地质环境造成严重影响。“Adaboost算法”是提升模型性能的关键，它通过迭代和加权弱学习器来创建一个更强大的预测模型。“BP神经网络”是一种反向传播的多层前馈网络，适合处理复杂的非线性关系。“变形预测”是指对地表或结构物在未来可能发生的形变进行预测，对于灾害预防和工程管理至关重要。 本研究提出了一种新的地表沉陷预测方法，通过结合Adaboost算法优化BP神经网络，有效地提升了预测的准确性和可靠性，对于类似地质灾害的预防和控制提供了有力的技术支持。未来的研究可以进一步探索其他集成学习方法或者优化策略，以提升模型的预测性能，并在更多实际场景中验证其有效性。