首页 期刊 煤矿开采 基于因子分析与BP神经网络的煤体瓦斯渗透率预测 【正文】

基于因子分析与BP神经网络的煤体瓦斯渗透率预测

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
因子分析法   bp神经网络   煤体瓦斯渗透率   仿真预测   优化改进  

摘要:为提高煤体瓦斯渗透率预测准确性,使用因子分析法对BP神经网络模型进行优化、改进,提出一种改进的BP神经网络预测模型。根据煤体瓦斯渗透率相关主要影响因素实例数据,使用因子分析法对4个煤体瓦斯渗透率影响因素原始数据进行降维数据处理,优化得到2个公共因子;以2个公共因子代替原有4个煤体瓦斯渗透率影响因素作为BP神经网络模型输入层参数,建立改进的BP神经网络煤体瓦斯渗透率预测模型,进行实例数据检验改进BP模型预测效果。最终验证结果:20组训练样本预测值与实际值的相对平均误差为0.63%,证明训练完成的改进BP神经网络模型具有良好的拟合效果;改进BP模型预测样本平均相对误差为3.16%,传统BP模型预测样本平均相对误差为6.37%,证明改进BP模型预测精确度优于传统BP模型。

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