| 基于PCA-GA-BP的回采工作面瓦斯涌出量预测模型研究 |
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| 引用本文： | 李心杰,贾进章.基于PCA-GA-BP的回采工作面瓦斯涌出量预测模型研究[J].世界科技研究与发展,2015(1):16-20. |
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| 作者姓名： | 李心杰 贾进章 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学安全科学与工程学院;矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(51374121);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划基金(LJQ2011028)资助 |
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| 摘 要： | 为进一步提高回采工作面瓦斯涌出量预测的准确性,建立了主成分分析法(PCA)、遗传算法(GA)、BP神经网络相结合的预测模型。该模型采用主成分分析法降维处理原始输入数据;将主成分分析结果作为BP神经网络的输入,消除冗余信息;然后采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,有效克服BP神经网络极易陷入局部最优的问题。选取某矿井回采工作面的实测数据进行分析,结果表明,该模型较单一BP神经网络预测精度高,能更有效地实现回采工作面瓦斯涌出量的高准确度预测。
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| 关 键 词： | 回采工作面 瓦斯涌出量 主成分分析 遗传算法 BP神经网络 |
Study on Prediction Model for Gas Emission of Coal Mining Face Based on PCA-GA-BP |
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| LI Xinjie;JIA Jinzhang.Study on Prediction Model for Gas Emission of Coal Mining Face Based on PCA-GA-BP[J].World Sci-tech R & D,2015(1):16-20. |
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| Authors: | LI Xinjie;JIA Jinzhang |
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| Institution: | LI Xinjie;JIA Jinzhang;College of Safety Science and Engineering,Liaoning Technical University;Key Laboratory of Mine Thermodynamic Disasters and Control of Ministry of Education; |
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