| 基于PCA和BP神经网络的采空区稳定性评价模型研究 |
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| 引用本文： | 陈轶俊,刘敦文,陈杰,朱鼎耀,郑荣凯. 基于PCA和BP神经网络的采空区稳定性评价模型研究[J]. 世界科技研究与发展, 2015, 0(3): 239-242 |
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| 作者姓名： | 陈轶俊 刘敦文 陈杰 朱鼎耀 郑荣凯 |
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| 作者单位： | 中南大学资源与安全工程学院;中国人民解放军92830部队;中国人民武装警察8730部队 |
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| 摘 要： | 针对采空区稳定性评价因素的复杂性和相关性特点,提出主成分分析(PCA)与BP神经网络相结合的采空区稳定性综合评价方法。经综合分析确定以工程地质因素、采空区赋存结构参数、采动因素3个一级影响因素为基础的评价指标体系,以此为基础构建了采空区稳定性评价的BP神经网络评价模型。以某大型铅锌矿山地下采空区为例,应用CMS探测系统获取采空区相关数据生成采空区3D实体模型,并根据BP神经网络训练出的计算模型对采空区稳定性的等级进行评价。研究结果表明:PCA和BP神经网络相结合的方法使输入变量由13个减少为5个,避免了由于变量相关性带来的影响,简化了评价过程,结果更加合理。现场探测结果与BP神经网络计算结果相互支持。
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| 关 键 词： | 采矿工程 采空区稳定性 主成分分析 BP神经网络 |
Research on Evaluation Model of Underground Goaf Stability Based on PCA and BP Neural Network |
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