| 基于因子分析与BP神经网络的煤与瓦斯突出预测 |
| |
| 引用本文： | 马晟翔,李希建.基于因子分析与BP神经网络的煤与瓦斯突出预测[J].矿业安全与环保,2019,46(2):70-74. |
| |
| 作者姓名： | 马晟翔 李希建 |
| |
| 作者单位： | 贵州大学 矿业学院,贵州 贵阳550025;复杂地质矿山开采安全技术工程中心,贵州 贵阳550025;贵州大学 瓦斯灾害防治与煤层气开发研究所,贵州 贵阳550025;贵州大学 矿业学院,贵州 贵阳550025;复杂地质矿山开采安全技术工程中心,贵州 贵阳550025;贵州大学 瓦斯灾害防治与煤层气开发研究所,贵州 贵阳550025 |
| |
| 基金项目： | 贵州省重大应用基础研究项目;贵州省教育厅项目 |
| |
| 摘 要： | 为提高煤与瓦斯突出预测的可行性与准确性,将因子分析法与BP神经网络方法相结合,提出一种改进的BP神经网络预测方法。根据平顶山八矿煤与瓦斯突出相关主要影响因素的原始数据,使用因子分析法对9个煤与瓦斯突出影响因素的原始数据进行降维处理,得到3个公共因子;将3个公共因子代替原有的9个煤与瓦斯突出影响因素作为BP神经网络输入层参数,建立因子分析法与BP神经网络法相结合的煤与瓦斯突出预测模型,对平顶山八矿煤与瓦斯突出进行预测。选取平顶山八矿煤与瓦斯突出样本对改进的BP神经网络预测方法进行验证,结果表明:3个预测样本的相对误差分别为1. 79%、3. 54%、0. 83%,均小于10. 00%。采用改进的BP神经网络预测方法可有效解决传统的BP神经网络因为输入层参数过多而数据处理效率低、迭代速率慢与精确度低等问题。
|
| 关 键 词： | 煤与瓦斯突出 因子分析法 BP神经网络 改进模型 仿真预测 |
Prediction of Coal and Gas Outburst based on Factor Analysis and BP Neural Network |
| |
| MA Shengxiang,LI Xijian.Prediction of Coal and Gas Outburst based on Factor Analysis and BP Neural Network[J].Mining Safety & Environmental Protection,2019,46(2):70-74. |
| |
| Authors: | MA Shengxiang LI Xijian |
| |
| Affiliation: | (Mining College,Guizhou University,Guiyang 550025,China;Engineering Center for Safe Mining Technology under Complex Geologic Condition,Guiyang 550025,China;Institute of Gas Disaster Prevention and Coalbed Methane Development,Guizhou University,Guiyang 550025,China) |
| |
| Abstract: | MA Shengxiang;LI Xijian(Mining College,Guizhou University,Guiyang 550025,China;Engineering Center for Safe Mining Technology under Complex Geologic Condition,Guiyang 550025,China;Institute of Gas Disaster Prevention and Coalbed Methane Development,Guizhou University,Guiyang 550025,China) |
| |
| Keywords: | coal and gas outburst factor analysis method BP neural network improved model simulation forecast |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
