本文關鍵詞：基于PCA-ELM的預測模型在煤礦突水預測中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：煤礦突水預測是一個涉及水文地質、工程地質、巖石力學等諸多學科的復雜問題。影響煤礦突水的因素眾多，并且影響因素是不停變化的，僅依靠傳統(tǒng)的方法很難快速準確地進行突水預測。對此，論文提出將主成分分析與極限學習機相結合的方法，對煤礦突水進行預測。 通過對已有煤礦突水預測方法的研究，分析指出這些方法的優(yōu)勢及不足，，結合煤礦突水機理，選用了新近提出的極限學習機進行煤礦突水預測，滿足突水預測對精確性及實時性的要求。 已有研究表明在指標因素過多時，這些因素所包含的信息量一般會有重疊的地方。如果直接采用極限學習機算法進行網(wǎng)絡預測，這些重疊的信息量會降低運行速率。因此論文選用主成分分析法進行樣本的預處理，在最大限度地保留原有信息的同時，降低數(shù)據(jù)噪聲對模型輸入量的影響，提高網(wǎng)絡的預測性能。 構建預測模型，選用SPSS軟件對網(wǎng)絡輸入量進行主成分分析，并設計了極限學習機的網(wǎng)絡結構。通過實驗完成對數(shù)據(jù)的選擇，確定網(wǎng)絡結構，包括隱藏層節(jié)點數(shù)以及激勵函數(shù)的選取。將本預測模型方法應用于煤礦突水預測，得出實驗結果，并與以往的突水預測方法進行比較，檢驗論文提出的突水預測方法的性能，實驗結果表明，論文提出的方法在突水預測過程中具有更好的效果。
【關鍵詞】：煤礦突水預測 極限學習機（ELM） 主成分分析（PCA）
【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TD745
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目錄7-9
• Contents9-11
• 圖清單11-13
• 表清單13-14
• 1 緒論14-19
• 1.1 課題來源14
• 1.2 研究動機14-15
• 1.3 研究目標15-16
• 1.4 研究內容16
• 1.5 研究方法16-17
• 1.6 研究成果意義17
• 1.7 論文結構17-18
• 1.8 本章小結18-19
• 2 礦井突水機理及影響因素分析19-31
• 2.1 礦井突水機理19-23
• 2.2 突水預測方法的研究現(xiàn)狀23-27
• 2.3 煤礦突水影響因素分析27-30
• 2.4 本章小結30-31
• 3 主成分分析法和極限學習機算法31-41
• 3.1 主成分分析31-34
• 3.2 極限學習機算法34-39
• 3.3 PCA 與 ELM 相結合的可行性分析39-40
• 3.4 本章小結40-41
• 4 基于 PCA-ELM 的預測模型設計41-49
• 4.1 基于 PCA-ELM 建立模型的思想41-42
• 4.2 PCA-ELM 預測模型的構建42-43
• 4.3 ELM 網(wǎng)絡結構的設計43-45
• 4.4 仿真結果分析45-48
• 4.5 本章小結48-49
• 5 基于 PCA-ELM 的煤礦突水預測模型應用49-60
• 5.1 數(shù)據(jù)處理49-54
• 5.2 MATLAB 建立預測模型54-56
• 5.3 預測結果分析56-59
• 5.4 本章小結59-60
• 6 結論與展望60-62
• 6.1 論文所做工作及創(chuàng)新點60-61
• 6.2 進一步研究的工作61-62
• 參考文獻62-67
• 作者簡歷67-69
• 學位論文數(shù)據(jù)集69

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