基于PCA-ELM的预测模型在煤矿突水预测中的应用

发布时间：2017-05-25 22:11

  本文关键词：基于PCA-ELM的预测模型在煤矿突水预测中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：煤矿突水预测是一个涉及水文地质、工程地质、岩石力学等诸多学科的复杂问题。影响煤矿突水的因素众多，并且影响因素是不停变化的，仅依靠传统的方法很难快速准确地进行突水预测。对此，论文提出将主成分分析与极限学习机相结合的方法，对煤矿突水进行预测。 通过对已有煤矿突水预测方法的研究，分析指出这些方法的优势及不足，，结合煤矿突水机理，选用了新近提出的极限学习机进行煤矿突水预测，满足突水预测对精确性及实时性的要求。 已有研究表明在指标因素过多时，这些因素所包含的信息量一般会有重叠的地方。如果直接采用极限学习机算法进行网络预测，这些重叠的信息量会降低运行速率。因此论文选用主成分分析法进行样本的预处理，在最大限度地保留原有信息的同时，降低数据噪声对模型输入量的影响，提高网络的预测性能。 构建预测模型，选用SPSS软件对网络输入量进行主成分分析，并设计了极限学习机的网络结构。通过实验完成对数据的选择，确定网络结构，包括隐藏层节点数以及激励函数的选取。将本预测模型方法应用于煤矿突水预测，得出实验结果，并与以往的突水预测方法进行比较，检验论文提出的突水预测方法的性能，实验结果表明，论文提出的方法在突水预测过程中具有更好的效果。
【关键词】：煤矿突水预测 极限学习机（ELM） 主成分分析（PCA）
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TD745
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-9
• Contents9-11
• 图清单11-13
• 表清单13-14
• 1 绪论14-19
• 1.1 课题来源14
• 1.2 研究动机14-15
• 1.3 研究目标15-16
• 1.4 研究内容16
• 1.5 研究方法16-17
• 1.6 研究成果意义17
• 1.7 论文结构17-18
• 1.8 本章小结18-19
• 2 矿井突水机理及影响因素分析19-31
• 2.1 矿井突水机理19-23
• 2.2 突水预测方法的研究现状23-27
• 2.3 煤矿突水影响因素分析27-30
• 2.4 本章小结30-31
• 3 主成分分析法和极限学习机算法31-41
• 3.1 主成分分析31-34
• 3.2 极限学习机算法34-39
• 3.3 PCA 与 ELM 相结合的可行性分析39-40
• 3.4 本章小结40-41
• 4 基于 PCA-ELM 的预测模型设计41-49
• 4.1 基于 PCA-ELM 建立模型的思想41-42
• 4.2 PCA-ELM 预测模型的构建42-43
• 4.3 ELM 网络结构的设计43-45
• 4.4 仿真结果分析45-48
• 4.5 本章小结48-49
• 5 基于 PCA-ELM 的煤矿突水预测模型应用49-60
• 5.1 数据处理49-54
• 5.2 MATLAB 建立预测模型54-56
• 5.3 预测结果分析56-59
• 5.4 本章小结59-60
• 6 结论与展望60-62
• 6.1 论文所做工作及创新点60-61
• 6.2 进一步研究的工作61-62
• 参考文献62-67
• 作者简历67-69
• 学位论文数据集69

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本文编号：395165