基于PCA-PNN的采空区多源指标危险性辨识

曹占华; 袁海平; 李恒喆

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基于PCA-PNN的采空区多源指标危险性辨识

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为了提高采空区多源指标危险性辨识的预测精度,基于主成分分析(PCA)和概率神经网络(PNN),提出1种采空区多源指标危险性辨识方法。将影响华东某地区矿山采空区危险性辨识的9项因素作为主要影响因素,并以96个实测采空区为例进行分级。研究结果表明:与朴素贝叶斯、随机森林和AdaBoost 3种机器学习算法相比,PNN在测试集上表现更好,对实际工程具有良好的指导意义和应用价值。

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来源
《中国安全生产科学技术》 |2022年第12期|104-109|共6页
作者
曹占华; 袁海平; 李恒喆;
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作者单位

合肥工业大学土木与水利工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 X936;
关键词
采空区; 危险性评价; 主成分分析; 概率神经网络; 机器学习;

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