【摘要】：為對(duì)井下瓦斯涌出量進(jìn)行預(yù)測(cè),采用主成分分析與改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合的方法,在樣本數(shù)據(jù)的篩選上吸取主成分分析數(shù)據(jù)降維的優(yōu)點(diǎn);充分利用極限學(xué)習(xí)機(jī)訓(xùn)練速度快、能夠獲得全局最優(yōu)解且具有良好的泛華性能的特點(diǎn),將遺傳算法與其相結(jié)合,選擇最優(yōu)的輸入權(quán)值矩陣和隱含層偏差,避免隨機(jī)產(chǎn)生所造成的誤差.利用編寫(xiě)程序確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù),比依靠經(jīng)驗(yàn)更為準(zhǔn)確,在實(shí)際中得到成功應(yīng)用.研究結(jié)果表明:運(yùn)用PCA-GA-ELM預(yù)測(cè)模型最大相對(duì)誤差為19.58%,最小相對(duì)誤差為0.8%,平均相對(duì)誤差為6.0551%.從預(yù)測(cè)模擬結(jié)果可以看出,利用主成分分析與改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合模型進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果準(zhǔn)確可靠,克服了以往模型的不足.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)安全科學(xué)與工程學(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;東北煤田地質(zhì)局一0七勘探隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51004062) 遼寧省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(L2012122)
【分類(lèi)號(hào)】：TD712.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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2 劉聰;汪明;;R軟件在主成分分析中的應(yīng)用研究[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2011年13期

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1 何偉;基于主成分分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)糖基化位點(diǎn)的預(yù)測(cè)[D];中南林業(yè)科技大學(xué);2010年

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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8 王大虎;李建磊;金浩;;主成分分析在經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展研究中的應(yīng)用[J];河北師范大學(xué)學(xué)報(bào);2006年06期

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1 劉天舒;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)研究及應(yīng)用[D];東北農(nóng)業(yè)大學(xué);2011年

【相似文獻(xiàn)】

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3 孫曉東;胡勁松;焦s，

本文編號(hào)：2534645