基于主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)礦井瓦斯涌出量預(yù)測研究.pdf

1、我國是世界上最大的煤炭生產(chǎn)國和消費國，然而煤礦行業(yè)是一個高危行業(yè)，煤炭開采過程中，瓦斯涌出會造成窒息甚至爆炸等事故，威脅煤礦安全生產(chǎn)。因此，準確預(yù)測礦井瓦斯涌出量對保證煤礦安全生產(chǎn)至關(guān)重要。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其自組織、自適應(yīng)、并行化處理等特性，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯預(yù)測方法得到了廣泛使用。然而隨著新技術(shù)，新設(shè)備逐步加入煤礦生產(chǎn)，在瓦斯涌出量預(yù)測中考慮的因素越來越多。但是輸入數(shù)據(jù)的維數(shù)過大，會造成網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的劇增，降低網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和收斂性?，F(xiàn)有研究

2、中，大多僅考慮部分主要因素且常常忽略影響因素之間存在相關(guān)性的問題，預(yù)測精度難以保證。
　　本文提出基于主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，旨在針對復(fù)雜的礦井瓦斯涌出量預(yù)測問題，使用主成分分析對多變量參數(shù)矩陣進行處理，得到能最大程度反映原變量信息且互不相關(guān)的較少主成分，使原來的多維問題簡化。以得到的主成分作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進行礦井瓦斯涌出量的預(yù)測。結(jié)合實際案例，設(shè)計實驗將原始數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練子集和測試子集，驗證基于主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)礦井