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首頁 > 期刊 > 中國科技論文 > 導(dǎo)水裂隙帶高度預(yù)測的PCA-BP模型 【正文】

導(dǎo)水裂隙帶高度預(yù)測的PCA-BP模型

作者:施龍青; 黃紀(jì)云; 韓進(jìn); 秦道霞; 郭玉成 山東科技大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院; 山東青島266590; 山東科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院學(xué)院; 山東青島266590; 肥城礦業(yè)集團(tuán)單縣能源有限責(zé)任公司; 山東菏澤274300; 肥城白莊煤礦有限公司; 山東泰安271000

摘要:導(dǎo)水裂隙帶是工作面頂板突水的重要通道,準(zhǔn)確預(yù)測工作面頂板導(dǎo)水裂隙帶發(fā)育高度是預(yù)防頂板突水的首要任務(wù)。本文在總結(jié)導(dǎo)水裂隙帶高度影響因素的基礎(chǔ)之上,選取采高、硬巖巖性比例系數(shù)、工作面斜長、推進(jìn)速度和采深作為影響導(dǎo)水裂隙帶高度的主要因素。收集山東省和安徽省綜采導(dǎo)水裂隙帶高度實(shí)例,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析(grey relational analysis, GRA)法得出采深是導(dǎo)水裂隙帶高度的主要影響因素,其他因素是次要影響因素的結(jié)論。通過主成分分析(principal component analysis, PCA)法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,消除了影響因素之間的相關(guān)性,將確定的主成分作為輸入層的神經(jīng)元,基于MATLAB建立了PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,該模型在結(jié)果的穩(wěn)定程度和準(zhǔn)確程度上均優(yōu)于常規(guī)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),且最大預(yù)測相對誤差僅為3.8%。

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