基于GAGRNN的地表下沉系数预测方法研究

将遗传算法(GA)和广义回归神经网络(GRNN)方法进行融合,采用GA算法搜寻最优的GRNN光滑因子,简要分析了地表下沉系数的影响因素,建立了基于GA-GRNN的地表下沉系数预测模型。以我国典型观测站的数据资料作为学习和测试样本,将预测结果与实测值进行比较。结果表明:采用GA-GRNN模型预测地表下沉系数能够综合考虑诸多的地质采矿因素,预测结果与实测值得最大相对误差仅为5.44%,完全满足现场工程的需要,为今后预测地表下沉系数提出了一种新的方法。