文献类型：期刊文章

作　　者：朱志洁[1] 张宏伟[1] 韩军[1] 宋卫华[1]

机构地区：[1]辽宁工程技术大学矿业学院,辽宁阜新123000

出　　处：《中国安全科学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助(51104085)

年　　份：2013

卷　　号：23

期　　号：4

起止页码：45-50

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高煤与瓦斯突出预测的效率和准确率,将主成分分析(PCA)法与神经网络相结合,对煤与瓦斯突出进行预测。以平顶山八矿为研究对象,基于地质动力区划方法,搜集影响煤与瓦斯突出的因素的相关数据。通过PCA法提取影响因素的主成分,选取贡献率大于80%的3个主成分,代替原有的9个影响因素,将其作为反向传播(BP)神经网络的3个输入参数。将突出强度划分为4个等级,建立PCA-BP煤与瓦斯突出预测模型。选取典型的突出样本对PCA-BP神经网络进行训练,用检验样本检验训练好的网络,结果表明预测符合实际情况。

关 键 词：煤与瓦斯突出 地质动力区划 主成分分析(PCA)  反向传播(BP)神经网络  仿真预测  

分 类 号：X936[安全科学与工程类]