基于PCA-BP神经网络模型的采场底板破坏深度预测方法

郭中安; 杨晓; 杨建飞; 姜海滨; 张辉

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基于PCA-BP神经网络模型的采场底板破坏深度预测方法

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为了准确预测煤矿开采过程中底板岩层破坏深度,在综合考虑影响底板岩层变形破坏因素和数学描述可能性的基础上,选取煤层采深、煤层倾角、煤层采厚、工作面斜长、岩层抗破坏能力,以及是否有切穿型断层或破碎带这6个最主要影响因子作为分析预测破坏深度的判别指标。根据我国各煤矿采煤工作面实测资料,选取其中具有代表意义的实测数据组成6×32的数据集。首先利用主成分分析(principal component analysis,PCA)法降低数据集间的多重相关性,并将降维后的主成分重新命名为Z 1、Z 2、Z 3;其次将新的数据集划分为训练集与测试集,并代入基于MATLAB平台构建的BP神经网络模型进行训练测试,通过计算训练集、测试集预测值与实际值的误差和决定系数,评判所构建网络的可靠程度;最后将孙村煤矿十一煤层11121工作面实测数据分别代入规程计算公式,结合已经训练好的PCA-BP神经网络模型进行预测,发现PCA-BP网络模型的预测值比规程计算公式的更接近实测值。

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来源
《中国科技论文》 |2021年第5期|P.468-474|共7页
作者
郭中安; 杨晓; 杨建飞; 姜海滨; 张辉;
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作者单位

山东科技大学地球科学与工程学院山东青岛266590陕西中太能源投资有限公司陕西榆林719109;

山东科技大学地球科学与工程学院山东青岛266590;

陕西中太能源投资有限公司陕西榆林719109;

陕西中太能源投资有限公司陕西榆林719109;

陕西中太能源投资有限公司陕西榆林719109;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类巷道压力;
关键词
矿井突水; 底板破坏深度; 主成分分析; BP神经网络; MATLAB软件;

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