基于Elman神经网络的地面沉降危险性预测

摘要：

地面沉降是一种地壳表层土体在自然或人类工程活动影响下被压缩,导致地表标高区域性降低的环境地质现象.常规数学模型难以对地面沉降的危险性做出准确预测.为分析山西转型综改示范区潇河现代产业区的沉降发展趋势,开展了沉降量预测和危险性划分的工作.基于研究区2016年7月-2018年12月的InSAR地表沉降监测数据构造训练样本,建立Elman模型,预测了2019年2月～3月共3次的沉降量,并与实际值进行对比分析;同时根据建立好的模型预测2020年的年平均沉降量,并进行危险性划分工作.结果表明:Elman模型的沉降量预测值与实际值基本吻合,预测精度较高,划分结果偏安全,能够为研究区地面沉降的防治工作起到一定的辅助预警作用.

关键词：地面沉降、危险性预测、Elman神经网络、潇河现代产业区

所属期刊栏目：31

分类号：P642;X43(水文地质学与工程地质学)

资助基金：山西省国土资源厅省级地质勘查项目;国家自然科学基金;河北地质大学科技创新团队项目

在线出版日期：2022-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：201-209