煤自然发火期的主成分神经网络预测模型

• 作者: 王华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 自然发火期 主成分分析 神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2011,（26）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 242-245
• 分类号: TP399
• 字数: 4774字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.26.069

摘要

煤自然发火期是衡量煤自燃特性的一个重要参数,也是指导井下防灭火工作的重要参考依据.结合主成分分析与神经网络的优点,提出了基于主成分分析的神经网络煤自然发火期预测模型.采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性；另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构.通过实例验证,基于主成分的神经网络比一般神经网络训练精度更高,学习时间更短,预测效果更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王华	曲阜师范大学计算机科学学院	15	110	6.0	10.0