首页 期刊 矿业安全与环保 基于因子分析与BP神经网络的煤与瓦斯突出预测 【正文】

基于因子分析与BP神经网络的煤与瓦斯突出预测

作者:马晟翔; 李希建 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
煤与瓦斯突出   因子分析法   bp神经网络   改进模型   仿真预测  

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。

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