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基于PCA—ELM的煤矿突水预测方法研究
  • 225
  • 381
  • 作者

    李培陈颖马小平于得祥

  • 单位

    中国矿业大学信息与电气工程学院

  • 摘要
    针对采用传统算法建立煤矿突水预测模型存在训练速度慢、泛化能力差、测试精度不高等问题,提出了一种将PCA与ELM相结合的煤矿突水预测方法,并利用该方法建立了煤矿突水预测模型。该方法以煤矿突水历史数据为样本,利用PCA得到煤矿突水主控因素,将仅包含主控因素的样本数据划分为训练集、验证集和测试集;然后把训练样本作为ELM的输入,对模型进行训练;最后利用样本数据验证模型。实验结果表明,相较于传统算法,该方法输入变量少,建模和运算时间短,模型的运行速度和预测精度较高。
  • 关键词

    煤矿突水预测模型预测方法极限学习机主成分分析法

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然基金科学基金资助项目(60974126)；
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