基于主成分分析和遗传算法的模糊神经网络在矿井突水判断中的应用

• 作者: 任泰明 文晖 王江荣
• 来源期刊: 计量技术
• 关键词: 主成分分析 模糊神经网络 遗传算法 矿井突水 识别预测
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 理论与实验
• 页码范围: 3-8
• 页数: 6页
• 字数: 4225字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0771.2014.09.01

摘要

矿井突水与其影响因素之间有着高度的非线性关系，因素之间界限不明显，存在着一定的模糊性和信息叠加现象，给矿井突水的判断识别及预报带来较大因难。为此建立了基于主成分分析的模糊神经网络突水判别模型，该模型利用主成分分析法消除变量之间的信息叠加现象，用少量指标表征突水特性；利用模糊神经网很好地解决了突水环境的模糊性和非线性性。实例仿真结果表明该模型具有很强的判别预报能力，优于其它方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王江荣	兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系	111	264	7.0	9.0
2	文晖	兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系	39	99	5.0	6.0
3	任泰明	兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系	51	111	5.0	6.0