PCA-BP神经网络模型预测导水裂隙带高度

发布时间：2018-06-27 03:18

  本文选题：导水裂隙带高度 + 主成分分析(PCA)　； 参考：《中国安全科学学报》2017年03期

【摘要】：导水裂隙带高度的预测对煤矿安全开采有重要意义,而传统回归方法未考虑因素间相关系数对预测结果的影响。选取采深、煤层倾角、煤层厚度、煤层硬度、岩层结构、顶板岩石单轴抗压强度、开采厚度和采空区斜长作为预测导水裂隙带高度的影响因素,建立基于PCA-BP神经网络的导水裂隙带高度预测模型。测试结果表明,煤层厚度对导水裂隙带高度的影响最大,其余各因素对导水裂隙带高度的影响较大,采深和开采厚度对导水裂隙带高度的影响较小;PCA-BP神经网络模型的训练速度和预测效果均优于BP神经网络模型,且最大预测误差仅为5.58%。
[Abstract]:Based on PCA - BP neural network , the influence of thickness of coal seam , coal seam hardness , formation structure , thickness of coal seam , thickness of coal seam , thickness of coal seam , thickness of coal seam , thickness of coal seam and inclined length of mined - out area are considered as the factors influencing the height of fractured zone . The results show that the influence of thickness of coal seam on the height of water - guiding fissure zone is bigger , and the training speed and prediction effect of PCA - BP neural network model are better than that of BP neural network model , and the maximum prediction error is only 5.58 % .
【作者单位】： 中南大学资源与安全工程学院;核工业西南勘察设计研究院有限公司;
【基金】：国家自然科学基金资助(41630642) 国家重点研发计划(2016YFC0600706) 中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(2015zzts084)
【分类号】：TD745

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本文编号：2072462