本文選題：導水裂隙帶高度 + 主成分分析(PCA)��； 參考：《中國安全科學學報》2017年03期

【摘要】：導水裂隙帶高度的預測對煤礦安全開采有重要意義,而傳統(tǒng)回歸方法未考慮因素間相關系數(shù)對預測結果的影響。選取采深、煤層傾角、煤層厚度、煤層硬度、巖層結構、頂板巖石單軸抗壓強度、開采厚度和采空區(qū)斜長作為預測導水裂隙帶高度的影響因素,建立基于PCA-BP神經網絡的導水裂隙帶高度預測模型。測試結果表明,煤層厚度對導水裂隙帶高度的影響最大,其余各因素對導水裂隙帶高度的影響較大,采深和開采厚度對導水裂隙帶高度的影響較小;PCA-BP神經網絡模型的訓練速度和預測效果均優(yōu)于BP神經網絡模型,且最大預測誤差僅為5.58%。
[Abstract]:Based on PCA - BP neural network , the influence of thickness of coal seam , coal seam hardness , formation structure , thickness of coal seam , thickness of coal seam , thickness of coal seam , thickness of coal seam , thickness of coal seam and inclined length of mined - out area are considered as the factors influencing the height of fractured zone . The results show that the influence of thickness of coal seam on the height of water - guiding fissure zone is bigger , and the training speed and prediction effect of PCA - BP neural network model are better than that of BP neural network model , and the maximum prediction error is only 5.58 % .
【作者單位】： 中南大學資源與安全工程學院;核工業(yè)西南勘察設計研究院有限公司;
【基金】：國家自然科學基金資助(41630642) 國家重點研發(fā)計劃(2016YFC0600706) 中南大學中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助(2015zzts084)
【分類號】：TD745

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本文編號：2072462