【摘 要】
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针对工作面瓦斯涌出量的影响因素众多且难以筛选的问题,提出了基于因子分析法与BP神经网络的工作面瓦斯涌出量预测方法。首先运用因子分析法对矿井瓦斯涌出量的影响因素降维
【机 构】
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西安科技大学安全科学与工程学院,西安科技大学西部矿井开采及灾害防治教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51404189,51404190);陕西省自然科学基础研究计划(2015JQ51191)
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针对工作面瓦斯涌出量的影响因素众多且难以筛选的问题,提出了基于因子分析法与BP神经网络的工作面瓦斯涌出量预测方法。首先运用因子分析法对矿井瓦斯涌出量的影响因素降维处理,并筛选出3个主因子作为BP神经网络的输入端神经元,然后构建出基于BP神经网络的工作面瓦斯涌出量预测模型,并进行网络训练,最后对预测模型的可靠性进行检验。结果表明:因子分析处理后变量作用在影响因子上的权重得到了重新分配,并且变量的维数得以减少,错综复杂的变量关系被优化成3个主因子之间的线性组合关系,使得BP神经网络模型预测的瓦斯涌出量结果更合
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