【摘 要】
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为解决常规方法监测矿区开采沉陷的可控性、可操作性差及精度低等问题,采用BP神经网络模型拟合矿区高程值对开采沉陷进行预计是一种有效方法。但传统BP神经网络模型为反向传
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为解决常规方法监测矿区开采沉陷的可控性、可操作性差及精度低等问题,采用BP神经网络模型拟合矿区高程值对开采沉陷进行预计是一种有效方法。但传统BP神经网络模型为反向传播算法,在训练时需多次试算方可确定神经网络系统的连接权值和阈值,具有易陷入局部最小值、收敛慢等不足。为此,采用遗传算法（Genetic algorithm,GA）对BP神经网络模型参数进行优化以提高其泛化能力,构建了遗传BP神经网络模型（GA-BP）。以某矿区首采工作面地表25个已进行了三等水准联测的高程监测点数据作为遗传BP神经网络模型（GA
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