本文選題：導(dǎo)水裂隙帶高度 + 主成分分析(PCA)�。� 參考：《中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：導(dǎo)水裂隙帶高度的預(yù)測對煤礦安全開采有重要意義,而傳統(tǒng)回歸方法未考慮因素間相關(guān)系數(shù)對預(yù)測結(jié)果的影響。選取采深、煤層傾角、煤層厚度、煤層硬度、巖層結(jié)構(gòu)、頂板巖石單軸抗壓強(qiáng)度、開采厚度和采空區(qū)斜長作為預(yù)測導(dǎo)水裂隙帶高度的影響因素,建立基于PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)水裂隙帶高度預(yù)測模型。測試結(jié)果表明,煤層厚度對導(dǎo)水裂隙帶高度的影響最大,其余各因素對導(dǎo)水裂隙帶高度的影響較大,采深和開采厚度對導(dǎo)水裂隙帶高度的影響較小;PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練速度和預(yù)測效果均優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,且最大預(yù)測誤差僅為5.58%。
[Abstract]:Based on PCA - BP neural network , the influence of thickness of coal seam , coal seam hardness , formation structure , thickness of coal seam , thickness of coal seam , thickness of coal seam , thickness of coal seam , thickness of coal seam and inclined length of mined - out area are considered as the factors influencing the height of fractured zone . The results show that the influence of thickness of coal seam on the height of water - guiding fissure zone is bigger , and the training speed and prediction effect of PCA - BP neural network model are better than that of BP neural network model , and the maximum prediction error is only 5.58 % .
【作者單位】： 中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;核工業(yè)西南勘察設(shè)計(jì)研究院有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助(41630642) 國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFC0600706) 中南大學(xué)中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(2015zzts084)
【分類號】：TD745

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本文編號：2072462