基于Relief算法与ReLU核ELM的煤矿开采最大下沉预测模型研究

• 作者: 唐延东 喻强 杨春兰 魏勇
• 来源期刊: 煤矿开采
• 学科: 工学
• 关键词: 开采最大下沉 ReliefAlgorithm ReLUfunction ELM
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 特殊采煤与矿区环境治理
• 页码范围: 68-72,21
• 页数: 6页
• 分类号: TD325.2
• 字数: 3616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13532/j.cnki.cn11-3677/td.2018.05.018

摘要

尝试引入ReLU function核的ELM算法及Relief Algorithm对开采区最大下沉量进行预测.首先基于Relief Algorithm对现场岩移数据进行筛选优化;然后通过隐含层数目循环实验选出预测精度较高的ELM预测模型隐含层数目;再筛选优化后的参数为输入,最大下沉为目标分别建立基于ReLU function核、igmoid function核、Radial basis function核及Hardlim function核的ELM预测模型;最后对4种模型的预测结果进行对比分析.结果表明:采厚、 平均采深、 走向长度和倾向长度与最大下沉关系显著;以ReLU function核、 隐含层神经元数目为57的ELM的预测结果精度显著优于对比组.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏勇	四川工程职业技术学院建筑工程系	8	2	1.0	1.0
3	唐延东	四川工程职业技术学院建筑工程系	18	8	1.0	2.0
4	喻强	四川工程职业技术学院建筑工程系	9	4	1.0	1.0
7	杨春兰	西华大学土木建筑与环境学院	1	0	0.0	0.0