基于PCA-BP的煤层底板突水预测研究与防治

• 作者: 王如猛 王少强
• 来源期刊: 华北科技学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: PCA-BP 底板突水 主成分分析 神经网络 影响因素 工程实践
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 29-33
• 页数: 5页
• 分类号: TD745
• 字数: 3034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7169.2017.04.006

摘要

为了提高煤层底板透水预测的效率和准确性,将主成分分析(PCA)与神经网络(BP)相结合,对煤层底板透水进行预测.根据搜集到的煤层底板透水的影响因素及其相关数据.通过收集不同矿井透水资料,综合考虑多种影响煤层底板透水的因素,利用主成分分析(PCA)法提取影响因素的主成分,建立PCA-BP煤层底板透水预测模型.选取典型的矿井透水样本进行工程实践验证,结果表明本预测模型符合实际情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王如猛	山东科技大学矿业与安全学院	12	19	3.0	3.0
5	王少强	山东科技大学矿业与安全学院	15	19	3.0	3.0