充填管道失效风险性预测精度研究 |
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引用本文: | 张钦礼,周碧辉,王新民,周登辉,王石.充填管道失效风险性预测精度研究[J].中南大学学报(自然科学版),2014(8). |
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作者姓名: | 张钦礼 周碧辉 王新民 周登辉 王石 |
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作者单位: | 中南大学资源与安全工程学院; |
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基金项目: | 国家“十一五”国家科技支撑计划项目(2008BAB32B03) |
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摘 要: | 为更准确预测矿山充填管道失效风险性,建立主成分分析与改进BP神经网络相结合的评价模型。选取10项评价指标作为充填管道失效风险性的评判指标,统计10个矿山的样本数据,并运用主成分分析法对这10个样本数据进行预处理,得出主要成分,再利用改进的BP神经网络模型进行预测,最终得到更准确的管道失效风险预测结果。研究结果表明,所得到实际预测结果与期望值之间的相对误差分别为2.31%,1.68%,3.02%。预测相对误差控制在4%以内,较未经主成分分析处理的标准BP神经网络预测精度更为准确。利用主成分分析法与改进的BP神经网络相结合建立的充填管道失效评价模型具有分析速度快、预测精度高的特点,为矿山充填管道失效风险预测提供了一种更为完善的方法。
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关 键 词: | 充填管道 危险性预测 主成分分析法 改进的BP神经网络 预测精度 |
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