本文選題：瓦斯涌出量預(yù)測(cè) + PCA-BP��； 參考：《遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2015年11期

【摘要】：為對(duì)回采工作面瓦斯涌出量進(jìn)行準(zhǔn)確的預(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(Statistical Product and Service Solutions)處理相關(guān)數(shù)據(jù),研究了影響回采工作面瓦斯涌出量影響因素間的相關(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),從而建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè).并利用PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法建立了瓦斯涌出量預(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]:In order to accurately predict the amount of gas emission in mining face, principal component regression analysis and BP neural network principle and method are used to deal with the related data by means of multivariate statistical analysis software SPSS (Statistical Product and Service Solutions). In order to determine the input parameters of BP neural network and establish BP neural network for prediction, the correlation between the factors affecting the gas emission in mining face is studied and the principal components are extracted. The prediction model of gas emission is established by using PCA-BP neural network. The results show that the maximum relative error between the predicted value and the actual value is 2.820, the minimum relative error is 2.036, and the average relative error is 2.357, which is more accurate than other prediction models. It has a good guiding effect on reducing the accident rate and predicting the gas emission in the mining face.
【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(lèi)號(hào)】：TD712.5

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本文編號(hào)：2077520