论文摘要
针对目前矿井回采工作面瓦斯涌出量预测准确率低、误差率大等问题,提出基于主成分回归分析以及BP神经网络原理和方法来预测回采工作面瓦斯涌出量,依据井下现场实测的数据,通过多元统计分析软件SPSS开展相关数据处理,分析影响工作面瓦斯涌出量11个因素之间的相互关系且提取主成分,来得到BP神经网络中的输入参数,并借助PCA-BP神经网络的方法建立回采工作面瓦斯涌出量预测模型。结果证明:使用PCA-BP神经网络方法的预测值与实际值最大相对误差为2.820%,最小相对误差为2.036%,平均相对误差为2.357%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘琦,孙亮
关键词: 主成分分析,神经网络,瓦斯含量,埋深
来源: 中国煤层气 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治,自动化技术
单位: 山西马堡煤业有限公司,煤科集团沈阳研究院有限公司,煤矿安全技术国家重点实验室
基金: 国家自然科学基金资助项目(51274116)
分类号: TD712.5;TP183
页码: 3-8
总页数: 6
文件大小: 403K
下载量: 88
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