科研产出
基于改进的SSA优化BP神经网络的导水断裂带高度预测
《煤矿安全 》 2023 北大核心
摘要：针对在采煤沉降灾变预警建模中导水断裂带高度难以准确预测的问题，提出一种基于改进麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络的导水断裂带高度预测模型；为增强预测模型的全局搜索和逃离局部最优的能力，在标准SSA中加入Tent混沌映射初始化种群，提高种群分布的均匀性和多样性，并引入高斯变异、高斯扰动算法以及动态步长因子，提高SSA跳出局部最优的能力和求解精度；通过实践应用，将改进的SSA-BP与SSA-BP、PSO-BP、BP以及前人研究的GA-SVR模型预测结果进行对比。结果表明：基于改进的SSA-BP预测模型的平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）分别为1.23 m、2.64%、1.51 m和0.985，均优于其它模型，提高了导水断裂带高度预测的准确性和稳定性。
关键词： 导水断裂带 BP神经网络 麻雀搜索算法 Tent混沌映射 高斯变异
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基于BP神经网络的耕地土壤重金属污染评价——以宜宾市翠屏区土壤重金属污染评价为例
《农业与技术 》 2017
摘要：本研究将土壤重金属污染评价神经网络预测模型分为3层,7-6-1为该模型的神经网络结构,输入层共包括7个神经元,分别是土壤耕地有重要影响的Pb、As、Cr、Hg和Cd共5个重金属元素,以及2个限制条件:土壤类型(水田或旱地)和土壤pH值;以已知的成都市不同生态区土壤重金属指标作为本模型的训练和检验样本,本研究采用的软件为Matlab,利用这个软件训练和检验BP神经网络,然后对宜宾市翠屏区土壤中的重金属进行综合等级评价。评价结果显示BP神经网络对检验样本的模拟输出跟期望输出是相同的;同时,对研究区土壤重金属综合等级评价结果跟模糊模式识别、传统内梅罗指数评价法得出的结果也是基本一致的。
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