基于PCA-FOA-GRNN的回采工作面瓦斯涌出量预测
本文选题:回采工作面 + 瓦斯涌出量 ; 参考:《煤矿安全》2015年01期
【摘要】:回采工作面瓦斯涌出量受多种因素共同影响,很难用线性方法进行准确预测。广义回归神经网络(GRNN)是一种前馈神经网络,具有鲁棒性好和高容错率的优点,并且调节参数只有1个,因此,基于GRNN构建预测模型,运用改进的果蝇优化算法(FOA)对传统GRNN模型进行优化,应用主成分分析法(PCA)对样本数据进行降维简化处理,以减少次要因素对预测结果的干扰。选取晓明矿数据对模型进行验证,预测效果良好,其平均绝对误差为3.98%,低于传统GRNN模型的7.06%。
[Abstract]:The amount of gas emission in mining face is affected by many factors, so it is difficult to predict accurately by linear method. Generalized regression neural network (GRNN) is a kind of feedforward neural network, which has the advantages of good robustness and high fault-tolerant rate, and adjusts only one parameter. Therefore, a prediction model based on GRNN is constructed. The improved Drosophila optimization algorithm (FOAA) was used to optimize the traditional GRNN model and the principal component analysis (PCA) was used to simplify the dimensionality reduction of the sample data in order to reduce the interference of secondary factors to the prediction results. The model is verified by the data of Xiaoming mine, and the average absolute error is 3.98, which is lower than that of the traditional GRNN model.
【作者单位】: 青岛理工大学安全科学与工程系;
【基金】:中国科学院战略性科技先导专项资助项目(XDA05030100)
【分类号】:TD712.5
【参考文献】
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【共引文献】
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本文编号:1977590
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