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基于主成分分析与BP神经网络的冲击地压预测
引用本文:杨凯,陈建宏. 基于主成分分析与BP神经网络的冲击地压预测[J]. 广西大学学报(自然科学版), 2012, 37(5): 997-1003. DOI: 10.3969/j.issn.1001-7445.2012.05.025
作者姓名:杨凯  陈建宏
作者单位:1.中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙410083;湖南省深部金属矿产开发与灾害控制重点实验室,湖南长沙410083;2.中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙410083;湖南省深部金属矿产开发与灾害控制重点实验室,湖南长沙410083
基金项目:国家自然科学基金资助项目,全国优秀博士学位论文专项资金资助,湖南省博士生科研创新项目
摘    要:冲击地压的发生会对矿山造成巨大的经济损失,预测预报是防治冲击地压的重要组成部分.文章将主成分分析方法与反向传播人工神经网络(即BP神经网络)方法相结合,用于对冲击地压的预测.首先,利用主成分分析法对冲击地压的影响因素进行分析,降低数据的维数.然后,将所得的数据作为BP神经网络的输入数据进行训练,用训练好的神经网络对冲击地压进行预测.预测结果与实际结果的对比表明,利用主成分分析-BP神经网络方法对冲击地压预测是可行的.

关 键 词:主成分分析法  BP神经网络  冲击地压  预测

Research of rock burst prediction based on combination of principal component analysis and neural network
YANG Kai , CHEN Jian-hong. Research of rock burst prediction based on combination of principal component analysis and neural network[J]. Journal of Guangxi University(Natural Science Edition), 2012, 37(5): 997-1003. DOI: 10.3969/j.issn.1001-7445.2012.05.025
Authors:YANG Kai    CHEN Jian-hong
Affiliation:1,2(1.Instituet of Resources and Safety Engineering,Central South University,Changsha 410083,China; 2.Key Laboratory for the Deep Metal Mineral Exploitation and Hazard Control,Changsha 410083,China)
Abstract:
Keywords:
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