导水裂隙带发育高度预测的PCA-GA-Elman优化模型

• 作者: 施龙青 吴洪斌 李永雷 吕伟魁
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 关键词: 导水裂隙带 发育高度 主成分分析 遗传算法 Elman神经网络 PCA-GA-Elman优化模型
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 安全·矿业
• 页码范围: 10-18
• 页数: 9页
• 分类号: TD745
• 语种: 中文

摘要

针对矿井水害防治中导水裂隙带发育高度难以准确预测的问题,结合煤矿生产实际和工程地质理论,选取采深s、硬岩岩性比例系数b、采高(煤层厚度)M、工作面斜长l、顶板单轴抗压强度为主要影响因素,运用灰色关联分析法(GRA)分析各主要影响因素与导水裂隙带发育高度的相关性,并将主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和优化的Elman神经网络相结合,建立导水裂隙带发育高度预测的PCA-GA-Elman优化模型.结果表明:PCA-GA-Elman优化模型能有效消除因素间的相互影响,并能优化初始权值和阈值,使导水裂隙带发育高度预测更加准确.与PCA-Elman和PCA-BP预测模型相比,PCA-GA-Elman优化模型预测的导水裂隙带发育高度相对误差仅为-6.34％ ～0.18％.