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摘要:
为准确可靠地预测岩爆灾害,构建结合主元分析法(PCA)的径向基神经网络(RBFNN)、概率神经网络(PNN)和广义回归神经网络(GRNN)岩爆预测模型.选取6个常用的参数构成岩爆预测指标体系,采用PCA消除各指标间的相关性并降维,得出3个线性无关的主元即岩爆综合预测指标Y1、Y2和Y3,构成RBFNN、PNN、GRNN这3种神经网络的输入向量.研究结果表明:这3种PCA-神经网络模型,其岩爆预测结果优于对应的RBFNN、PNN、GRNN模型,提高预测准确率并缩短运算时间.从局部准确率、整体准确率及运算时间这3个方面综合比较,各模型的预测能力从强到弱依次为:PCA-GRNN>PCA-PNN>PCA-RBFNN>PNN>GRNN>RBFNN.
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文献信息
篇名 主元分析-神经网络岩爆等级预测模型
来源期刊 中国安全科学学报 学科
关键词 主元分析法(PCA) 径向基神经网络(RBFNN) 概率神经网络(PNN) 广义回归神经网络(GRNN) 岩爆预测
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 安全工程技术|Safety engineering technology
研究方向 页码范围 96-104
页数 9页 分类号 X936
字数 语种 中文
DOI 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2021.03.014
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
主元分析法(PCA)
径向基神经网络(RBFNN)
概率神经网络(PNN)
广义回归神经网络(GRNN)
岩爆预测
研究起点
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引文网络交叉学科
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中国安全科学学报
月刊
1003-3033
11-2865/X
大16开
北京市东城区和平里九区甲4号安信大厦A306室
1991
chi
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