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基于PCA-RBF网络的煤与瓦斯突出强度预测
  • 746
  • 作者

    周西华徐丽娜董强郭晓阳

  • 单位

    辽宁工程技术大学安全科学与工程学院矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室

  • 摘要
    为提高煤与瓦斯突出强度预测的准确性,采用主成分分析(PCA)法降低变量间的相关性,并将其与径向基网络相结合,对煤与瓦斯突出强度进行预测.以某矿为研究对象,对煤与瓦斯突出强度影响因素进行主成分提取,选取累计方差贡献率超过85%的三个主成分,代替原来的六个影响因素,将其作为RBF网络的输入参数,构建PCA-RBF煤与瓦斯突出强度预测模型.研究结果表明:PCA-RBF网络预测模型的平均相对误差为5.55%,满足煤与瓦斯突出强度预测的要求.
  • 关键词

    煤与瓦斯突出强度主成分分析径向基(RBF)网络突出强度预测

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金(51274115,51274113)；辽宁省教育厅基金(L2012122)；
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