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在开采沉陷监测过程中由于多种因素的影响会造成部分监测点丢失,从而影响到监测数据的连续性,如何有效修复丢失点下沉值对于提高监测质量具有重要的意义。本文以淮南某矿1222(1)工作面观测站实测数据为基础,利用30个未损坏监测点的实测下沉值建立BP神经网络模型来预测假想丢失点的下沉值。通过训练出来的预测模型得到5个假想丢失点的预测下沉值,预测下沉值与真值相比,相对误差最大为3.5%,表明该方法对于恢复丢失点下沉值、确定边界参数提供了一种可替代实测数据的方法。