基于PCA-RBF网络的煤与瓦斯突出强度预测

• 作者: 周西华 徐丽娜 董强 郭晓阳
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 煤与瓦斯突出强度 主成分分析 径向基(RBF)网络 突出强度预测
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 页码范围: 1246-1250
• 页数: 5页
• 分类号: TD712
• 语种: 中文
• DOI: 10.11956/j.issn.1008-0562.2017.12.003

摘要

为提高煤与瓦斯突出强度预测的准确性,采用主成分分析(PCA)法降低变量间的相关性,并将其与径向基网络相结合,对煤与瓦斯突出强度进行预测.以某矿为研究对象,对煤与瓦斯突出强度影响因素进行主成分提取,选取累计方差贡献率超过85％的三个主成分,代替原来的六个影响因素,将其作为RBF网络的输入参数,构建PCA-RBF煤与瓦斯突出强度预测模型.研究结果表明:PCA-RBF网络预测模型的平均相对误差为5.55％,满足煤与瓦斯突出强度预测的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周西华		72	1194	20.0	33.0
2	郭晓阳		6	18	3.0	4.0
3	董强		3	7	1.0	2.0
4	徐丽娜		3	5	1.0	2.0