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问题，研究者提出了一种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）。该模型通过结合Adaboost算法与粒子群算法的优势，实现了预测精度的显著提升，平均相对误差优化至4.26%。与传统的BP模型、Adaboost-BP模型和PSO-BP模型相比，Adaboost-PSO-BP模型在处理复杂数据时表现更优，尤其是在预测误差较大的样本中表现尤为突出。这一模型的提出不仅在理论上具有创新性，也在实际应用中展示了较高的可行性和实用价值。

如需了解更多关于Adaboost与BP神经网络结合的研究，可以参考基于Adaboost的改进BP神经网络地表沉陷预测。同时，相关的BP神经网络预测模型的详细介绍和实际应用案例可通过BP神经网络预测模型获取。如果对PSO优化在神经网络中的具体实现感兴趣，建议阅读PSO优化BP神经网络模型.zip，这将为理解该模型的优化过程提供更深入的帮助。