论文部分内容阅读
针对煤层小断层发育的复杂性及其预测参数间的相关性，提出了基于主成分分析（PCA）与Elman网络的煤层小断层预测方法。该方法首先利用灰色关联分析确定小断层密度预测参数，然后利用PCA 降维提取主成分，消除参数间的相关性，最后以主成分为输入样本，建立Elman网络预测模型。应用实例表明，煤层小断层PCA-Elman预测模型的预测效果较好，平均预测精度达94.1%。