【摘要】：基于局部線(xiàn)性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法和極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立礦井瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型,該預(yù)測(cè)模型運(yùn)用LLE算法對(duì)礦井瓦斯涌出量影響因素樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,得到降維后的有效因子,再將這些有效因子作為ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。利用某礦井的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析,結(jié)果表明該預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)速度快,精度高,能夠用于礦井瓦斯涌出量預(yù)測(cè)。

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