本文简要介绍了果蝇优化算法及BP神经网络算法的基本原理,总结了BP神经网络算法的优缺点,并在此基础上提出了一种适用于矿区变形预测的FOA优化的BP神经网络算法。最后,利用某矿区的141期实际变形监测数据进行了数据处理试验,以实际监测数据作为理论值,分别采用三阶多项式拟合模型、五阶多项式拟合模型、BP神经网络和FOA-BP神经网络等模型对矿区进行变形预测,将变形预测值与实际监测数据进行对比分析。结果表明,本文提出的算法结果更接近实际监测数据,预测精度更高。
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