【摘 要】
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充填体强度预测对矿山充填设计具有重要意义。选取胶砂比、水泥、石灰、石膏及矿渣含量作为充填体强度影响因素,借助主成分分析（PCA）消除自变量间相关性,降低数据维数,再结合BP
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充填体强度预测对矿山充填设计具有重要意义。选取胶砂比、水泥、石灰、石膏及矿渣含量作为充填体强度影响因素,借助主成分分析（PCA）消除自变量间相关性,降低数据维数,再结合BP神经网络具有较好预测性的特点,建立了PCA-BP模型以预测充填体强度。对18组充填体试验数据进行主成分分析,5个影响因子降维为3个主成分,将其作为BP神经网络的输入因子,进而探讨了隐含层神经元个数对充填体强度训练和预测精度的影响,并比较了PCA-BP神经网络、标准BP神经网络和二次线性回归效果。结果表明：PCA-BP模型最佳预测结构为3
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