人工神经网络在观测站缺失数据修复中的应用与精度分析

该研究论文主要探讨了人工神经网络在观测站缺失数据修复中的应用，针对地质工程领域的特定问题——地下开采导致的地表移动规律监测。作者们提出，由于观测站点长时间运行可能遭遇各种因素导致数据缺失，这直接影响到对地表移动规律的准确分析和研究，甚至可能使观测站失效。为了验证神经网络技术的有效性，研究者采用BP（Back Propagation，反向传播）和RBF（Radial Basis Function，径向基函数）两种神经网络模型，针对两种不同类型的缺失数据进行实验：一是缺失的最大下沉数据，二是连续三个数据点的缺失。 研究过程中，研究人员首先分析了影响岩层与地表移动的各种因素，包括时间变化、开采活动的不同阶段以及外部干扰等。他们从实际观测站获取数据，并针对这些数据的特点，选择并处理合适的观测值，以构建数据集。接着，他们利用BP和RBF神经网络来拟合和恢复缺失的数据，尝试通过学习和自适应能力来逼近真实数据模式。 通过对修复后的数据与实际测量数据进行对比分析，论文证实了BP和RBF神经网络可以有效地用于观测站数据的缺失修复，但同时也发现，随着缺失数据比例的增加，预测精度会有所下降。这表明神经网络在一定程度上能够弥补数据缺失带来的影响，但并非完全无损，其性能受限于缺失数据的量和复杂性。 研究结果对于优化地质工程监测系统，提高数据完整性，以及确保地下资源开采过程中的安全性具有实际意义。此外，这项工作也为其他领域，如地震监测、气候变化预测等，提供了神经网络处理缺失数据的参考案例。值得注意的是，该研究还得到了国家科技支撑计划的支持，进一步强调了这一研究在实践应用中的重要价值。