本文選題：主成分分析　切入點：BP神經網絡　出處：《遼寧工程技術大學學報(自然科學版)》2015年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為對回采工作面瓦斯涌出量進行準確預測,運用主成分回歸分析以及BP神經網絡原理和方法,結合現場實測數據,采用多元統計分析軟件SPSS處理相關數據,研究影響回采工作面瓦斯涌出量各因素間的相關關系并提取主成分,以確定BP神經網絡中的輸入參數,建立BP神經網絡進行預測.利用PCA-BP神經網絡方法建立瓦斯涌出量預測模型.研究結果表明:采用PCA-BP神經網絡方法的預測值與實際值最大相對誤差為2.820%,最小相對誤差為2.036%,平均相對誤差為2.357%,較其他預測模型有更高精度.對降低事故發(fā)生率和礦井延深水平的回采工作面瓦斯涌出量預測具有較好的指導作用.
[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】： 遼寧工程技術大學礦業(yè)學院;礦山熱動力災害與防治教育部重點實驗室;遼寧工程技術大學安全科學與工程學院;
【分類號】：TD712.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1587318