【摘 要】
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为提高煤矿绝对瓦斯涌出量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。使用因子分析法对13个煤矿绝对瓦斯涌出量影响因素
【机 构】
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贵州大学矿业学院; 复杂地质矿山开采安全技术工程中心; 贵州大学瓦斯灾害防治与煤层气开发研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51874107);贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2018]5781号)
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为提高煤矿绝对瓦斯涌出量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。使用因子分析法对13个煤矿绝对瓦斯涌出量影响因素的原始数据进行降维数据处理,得到3个公共因子;以3个公共因子代替原有13个煤矿绝对瓦斯涌出量影响因素作为BP神经网络的输入层参数,建立因子分析法与BP神经网络法相结合的煤矿绝对瓦斯涌出量预测模型。选取实例数据对改进的BP神经网络预测方法进行验证,最终验证结果:15组训练样本预测值与实际值的相对平均误差为1.39%,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;5个预测样本的相对误差均小于2.25%,证明改进的BP神经网络预测模型具有良好的预测准确性。
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