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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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