【摘要】：提出PLS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型,預(yù)測(cè)回采工作面瓦斯涌出量.利用分源預(yù)測(cè)法劃分回采工作面瓦斯涌出來(lái)源,根據(jù)瓦斯涌出來(lái)源受不同因素的影響,運(yùn)用偏最小二乘法(PLS),通過(guò)交叉有效性分析,確定提取主成分個(gè)數(shù),將主成分作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層建立關(guān)聯(lián)模型.研究證明,本方法不僅避免了各種不相關(guān)因素之間的干擾,解決各因素之間多重相關(guān)問(wèn)題,降低變量維數(shù),而且可以結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力和適應(yīng)學(xué)習(xí)能力等優(yōu)點(diǎn),提高預(yù)測(cè)穩(wěn)定性和精度.
[Abstract]:A combined model of PLS-BP neural network is proposed to predict gas emission in mining face. According to the influence of different factors on the source of gas emission, this paper uses partial least square method (PLS),) to determine the number of main components extracted through cross-validity analysis. The principal component is used as the input layer of the neural network to establish the correlation model. It is proved that this method can not only avoid the interference between various uncorrelated factors, solve the problem of multiple correlation among factors, reduce the dimension of variables, but also combine the advantages of nonlinear mapping ability and adaptive learning ability of BP neural network. Improve prediction stability and accuracy.
【作者單位】： 河南理工大學(xué)河南省瓦斯地質(zhì)與瓦斯治理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室安全科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(u1304502) 河南省瓦斯地質(zhì)與瓦斯治理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室——省部共建國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地項(xiàng)目(WS2012B06) 教育部博士點(diǎn)基金(20134116120001) 河南理工大學(xué)博士基金(B2011-011)
【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)：2157927