針對傳統(tǒng)雷達干涉測量技術（D-InSAR）易受大氣相位延遲和失相關的影響以及傳統(tǒng)BP算法依賴于初始權值和閾值問題.本文采用了（PS-InSAR）技術對礦區(qū)地表沉降進行了監(jiān)測,并提出采用遺傳算法（GA）對神經(jīng)網(wǎng)絡（BP）算法的初始權值和閾值進行篩選.首先利用PS-InSAR技術獲取礦區(qū)地表沉降范圍和沉降值,然后將其部分結果作為遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡（GA-BP）算法的訓練樣本建立預測模型參數(shù).選取宿州市礦區(qū)19景Sentinel-1A雷達數(shù)據(jù)進行實驗分析,結果表明,PS-InSAR技術能夠很好監(jiān)測礦區(qū)地表沉降,最大沉降速率為45 mm/a.分別取訓練樣本數(shù)為1000、2000、3000和4000利用GA-BP算法對礦區(qū)地表沉降進行預測,得到最大殘差分別為6.8 mm、0.44 mm、0.36 mm、0.28 mm;均方誤差分別為3.85 mm、3.26 mm、2.98 mm、1.61 mm,表明本文提出的GA-BP算法能有效預測礦區(qū)地表沉降,并且在訓練樣本數(shù)量較多時預測效果和預測性能較好. 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 礦區(qū)地表沉降監(jiān)測及預計模型的建立
    1.1 PS-InSAR技術原理
    1.2 GA-BP算法原理
2 實驗分析
    2.1 研究區(qū)域概況和數(shù)據(jù)
    2.2 礦區(qū)地表沉降監(jiān)測實驗
    2.3 礦區(qū)地表沉降預測實驗
3 結 論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3700527