基于Adaboost PSO BP模型的开采沉陷预测研究 论文
针对开采沉陷量与多影响因素复杂非线性关系的问题，研究团队提出了基于粒子群算法优化BP神经网络的Adaboost强预测模型（Adaboost-PSO-BP模型）。通过对比实验，预测结果表明，与传统的BP模型、Adaboost-BP模型和PSO-BP模型相比，Adaboost-PSO-BP模型显著提高了预测精度，将平均相对误差优化至4.26%。这一成果验证了该模型的有效性，尤其在复杂条件下的应用潜力。
该模型融合了Adaboost算法对预测误差较大样本的关注，以及粒子群算法在优化神经网络权值和阈值方面的优势，实现了在多次预测中选择表现最佳的模型，从而达到了强预测器“优中选优”的目的。这一技术在实际的开采沉陷预测中具有广泛的应用前景。
如果你对Adaboost算法或BP神经网络模型有兴趣，可以参考以下相关资源：
用户评论
