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基于PLS-BP神经网络组合模型的回采工作面瓦斯涌出量预测
引用本文:
高保彬,潘家宇.基于PLS-BP神经网络组合模型的回采工作面瓦斯涌出量预测[J].湖南科技大学学报(自然科学版),2015,30(4).
作者姓名:
高保彬
潘家宇
作者单位:
河南理工大学 河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室,安全科学与工程学院,河南 焦作454000
摘 要:
提出PLS-BP神经网络组合模型,预测回采工作面瓦斯涌出量.利用分源预测法划分回采工作面瓦斯涌出来源,根据瓦斯涌出来源受不同因素的影响,运用偏最小二乘法(PLS),通过交叉有效性分析,确定提取主成分个数,将主成分作为神经网络输入层建立关联模型.研究证明,本方法不仅避免了各种不相关因素之间的干扰,解决各因素之间多重相关问题,降低变量维数,而且可以结合BP神经网络的非线性映射能力和适应学习能力等优点,提高预测稳定性和精度.
关 键 词:
偏最小二乘法
分源预测法
交叉有效性分析
BP神经网络模型
瓦斯涌出量
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