本文選題：底板突水 + 危險(xiǎn)性　； 參考：《中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)》2015年08期

【摘要】：為準(zhǔn)確有效地預(yù)測煤層底板突水的危險(xiǎn)性,在分析大量觀測實(shí)例數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,選取底板含水層水壓、煤層采高、隔水層厚度、斷層落差、煤層傾角和斷層距工作面距離等6項(xiàng)指標(biāo)作為影響煤層底板突水的初始特征指標(biāo)。針對指標(biāo)之間具有相關(guān)性的問題,利用主成分分析(PCA)法提取6項(xiàng)特征指標(biāo)的主成分,將其作為概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)的輸入向量,建立基于PCA的煤層底板突水危險(xiǎn)性的PNN預(yù)測模型。選取21組煤礦實(shí)測數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本,用于訓(xùn)練模型。采用回代估計(jì)法對模型回檢。利用學(xué)習(xí)好的模型,預(yù)測另外4組礦井突水?dāng)?shù)據(jù)樣本。結(jié)果表明,該方法有效降低了指標(biāo)數(shù)據(jù)相關(guān)性,實(shí)現(xiàn)了降維,使PNN模型工作復(fù)雜度減弱。將該模型應(yīng)用于工程實(shí)例中,所得預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率為100%。
[Abstract]:In order to accurately and effectively predict the risk of water inrush from coal seam floor, on the basis of analyzing a large number of observation data, the water pressure of floor aquifer, mining height of coal seam, thickness of water-separating layer and fault drop are selected. Six indexes, such as dip angle of coal seam and distance between fault and working face, are used as the initial characteristic indexes to influence water inrush of coal seam floor. In order to solve the problem of correlation between indexes, the principal components of 6 characteristic indexes were extracted by principal component analysis (PCA) method, and used as input vectors of probabilistic neural network (PNN), and the PNN prediction model of water inrush risk of coal seam floor based on PCA was established. 21 groups of coal mine measured data were selected as learning samples for training model. The model was checked by the method of back-generation estimation. Four other groups of mine water inrush data samples were predicted by using the model. The results show that the method can effectively reduce the correlation of the index data, reduce the dimension and reduce the complexity of the PNN model. The model is applied to an engineering example, and the prediction accuracy is 100%.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)系統(tǒng)工程研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助(71371091) 遼寧省高等學(xué)校杰出青年學(xué)者成長計(jì)劃(LJQ2012027)
【分類號】：TD745

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1874301