基于粒子群优化神经网络的概率积分法预计参数求取方法

摘要

在分析概率积分法预计参数与地质采矿条件之间关系的基础上,利用人工神经网络对概率积分法预计参数进行建模,将粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阈值,提高预测精度,运用我国典型的地表移动观测站资料作为学习训练样本和预测样本,将网络计算结果与实际值进行对比分析。分析表明,PSO-BP神经网络方法应用在概率积分法预计参数求取上是可行的，并且收敛速度快，精度高。