基于粒子群参数优化的ELM神经网络的矿区地表变形预测模型.pdf

【摘要】介绍了一种基于粒子群优化（PSO）的极限学习机（ELM）神经网络模型，用于矿区地表变形预测。传统BP和RBF神经网络在预测时可能存在学习速度慢、容易陷入局部极小值和参数选择不准确的问题。通过PSO算法优化ELM的连接权值和阈值，提高了预测精度。以山西省某矿区的地表变形监测数据为例，对比了PSO-ELM、BP、RBF和未经优化的ELM模型的预测结果，证明PSO-ELM模型预测精度最高，泛化能力强，算法稳定，适合于矿区地表变形预测。 【主要知识点】 1. **极限学习机(ELM)**：ELM是一种快速训练单隐藏层前馈神经网络的方法，它通过随机初始化隐藏层节点的权重和偏置，然后利用最小二乘法求解输出层权重，避免了反向传播的学习过程，大大加快了训练速度。 2. **粒子群优化(PSO)**：PSO是一种全局优化算法，源自对鸟群飞行模式的模拟，每个粒子代表可能的解决方案，通过不断调整其速度和位置来寻找全局最优解，能够有效避免局部最优。 3. **矿区地表变形预测**：由于过度开采导致的地下结构破坏，矿区地表变形预测对于防止地质灾害、保障矿工安全和财产损失至关重要。预测方法需要考虑多种影响因素，如地质结构、开采强度等。 4. **传统预测方法的局限性**：传统的统计学方法和力学模型在处理复杂、模糊的矿区地表变形问题时，预测精度较低。BP神经网络和RBF神经网络虽然有所改善，但在训练过程中可能存在过早收敛和陷入局部最优的问题。 5. **PSO优化ELM的优势**：PSO算法用于优化ELM的连接权值和阈值，能够提高模型的预测精度，增强泛化能力，并确保算法的稳定性。实验结果显示，PSO-ELM在矿区地表变形预测方面表现优于其他模型。 6. **应用实例**：文中以山西省某矿区为例，通过比较不同模型的预测结果，进一步验证了PSO-ELM模型的优越性。 7. **关键词**：误差反向传播(BP)、径向基函数(RBF)、矿区地表变形、微粒群优化、极限学习机。 8. **未来研究方向**：尽管PSO-ELM模型表现良好，但仍需在更多矿区进行验证，探索更高效优化策略，以及结合其他机器学习技术，如深度学习，以提升预测模型的性能和适应性。