【摘要】：為了更合理有效地解決煤礦沖擊地壓危險性預測問題,引入主成分分析法對廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入樣本進行信息壓縮,得到?jīng)_擊地壓危險性影響因素的主成分因子,構建BPNN、GRNN、PCA—BP、PCA—GRNN 4種神經(jīng)網(wǎng)絡模型。預測結果表明所建PCA—GRNN模型較之其它3種模型整體工作性能優(yōu)勢明顯,具有很好的預測能力和泛化能力,能較好解釋沖擊地壓與各影響因素間的關系。
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圖片說明： 較多的優(yōu)化回歸逡逑Ｋ１邐ｆｆｉ，適用于沖擊地壓預測。逡逑４應用實例逡逑西二盤區(qū)１Ｐ煤層８９２９工作面位于井田北部，逡逑走向長３６５邋ｍ，傾斜長７５邋ｍ，開采深度３２０邋ｍ，煤逡逑厚８？１２邋ｍ，傾角６°？１３°�；卷敒楹瘢担�？６０邋ｍ逡逑的灰白色中砂巖，，底板為２．５？３．０邋ｍ灰色中、細逡逑砂巖。地質構造復雜，區(qū)內(nèi)有Ｆ，斷層斜穿過該區(qū)逡逑Ｈ—邋ｍ邐＾邋；２邐域，斷層落差２．０？３．５邋ｍ。據(jù)地質和生產(chǎn)部門的逡逑訓練頻數(shù)邐統(tǒng)計資料，煤層厚度和煤層傾角相對變化較大，巷逡逑圖１神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練誤差曲線邐道頂板管理整體水平一般’響煤炮聲較為頻繁；同逡逑＾邐＾邐時’由于采用多種防沖措施，卸壓效果較好�，F(xiàn)對逡逑應用檢驗樣本進行網(wǎng)絡預測準確性測試，４種邐＋邋＾邋＋邋＋邐７＝．ｎｌ逡逑ｍ邋ｊ．，，邐＾邐該工作面進行沖擊地壓危險性ＰＣＡ邋—ＧＲＮＮ預測，逡逑神經(jīng)網(wǎng)絡ih型預測結果對比如圖２所本，ＰＣＡ—邐，，逡逑首先將井下實地調(diào)研所得沖擊地壓預測樣本數(shù)據(jù)標逡逑ＧＲＮＮ模型的預測能力整體上明顯高于ＢＰＮＮ、邐此兒從廿奸ｍ逡逑＾邐準化處理．其結果為（０．８６６７，邋０．９４５５，邋０．４５１２，逡逑ＧＲＮＮ、ＰＣＡ邋—邋ＢＰＮＮ邋模型。逡逑１．００００，０．５０００，邐０．５０００，邐０．３３３３，邐０．邋６６６７，逡逑１．００００）；然后再進行ＰＣＡ分析以獲得包含數(shù)據(jù)主逡逑Ｉ邐要信息的主成分，其結果為（－０＿邋２７８２，逡逑ｇ邋ＩＩＩＨ丨丨丨丨丨丨１１丨丨１丨丨丨丨

本文編號：2513748