本文選題：主成分分析　切入點(diǎn)：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2015年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為對(duì)回采工作面瓦斯涌出量進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),運(yùn)用主成分回歸分析以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理和方法,結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),采用多元統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS處理相關(guān)數(shù)據(jù),研究影響回采工作面瓦斯涌出量各因素間的相關(guān)關(guān)系并提取主成分,以確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入?yún)?shù),建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè).利用PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型.研究結(jié)果表明:采用PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值最大相對(duì)誤差為2.820%,最小相對(duì)誤差為2.036%,平均相對(duì)誤差為2.357%,較其他預(yù)測(cè)模型有更高精度.對(duì)降低事故發(fā)生率和礦井延深水平的回采工作面瓦斯涌出量預(yù)測(cè)具有較好的指導(dǎo)作用.
[Abstract]:For the gas emission in coal mining face are accurately predicted, using principal component regression analysis and BP neural network principle and method, combined with field data, using multivariate statistical analysis software SPSS data processing, research on the influence of working face gas emission quantity relationship between various factors and principal components to determine the input parameters of BP the neural network prediction, BP neural network is established. The establishment of gas emission method based on PCA-BP neural network prediction model. The results show that the predicted by PCA-BP neural network method of the value and the actual value of the maximum relative error is 2.820%, the minimum relative error is 2.036%, the average relative error is 2.357%, with higher accuracy than other prediction model. It is helpful to reduce the gas emission rate of coal face and mine accident deep level prediction.

【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)礦業(yè)學(xué)院;礦山熱動(dòng)力災(zāi)害與防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;遼寧工程技術(shù)大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TD712.5

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1587318