本文主要研究内容
作者刘琦,孙亮（2019）在《基于PCA-BP神经网络的瓦斯涌出量预测分析》一文中研究指出：针对目前矿井回采工作面瓦斯涌出量预测准确率低、误差率大等问题,提出基于主成分回归分析以及BP神经网络原理和方法来预测回采工作面瓦斯涌出量,依据井下现场实测的数据,通过多元统计分析软件SPSS开展相关数据处理,分析影响工作面瓦斯涌出量11个因素之间的相互关系且提取主成分,来得到BP神经网络中的输入参数,并借助PCA-BP神经网络的方法建立回采工作面瓦斯涌出量预测模型。结果证明:使用PCA-BP神经网络方法的预测值与实际值最大相对误差为2.820%,最小相对误差为2.036%,平均相对误差为2.357%。
Abstract
zhen dui mu qian kuang jing hui cai gong zuo mian wa si chong chu liang yu ce zhun que lv di 、wu cha lv da deng wen ti ,di chu ji yu zhu cheng fen hui gui fen xi yi ji BPshen jing wang lao yuan li he fang fa lai yu ce hui cai gong zuo mian wa si chong chu liang ,yi ju jing xia xian chang shi ce de shu ju ,tong guo duo yuan tong ji fen xi ruan jian SPSSkai zhan xiang guan shu ju chu li ,fen xi ying xiang gong zuo mian wa si chong chu liang 11ge yin su zhi jian de xiang hu guan ji ju di qu zhu cheng fen ,lai de dao BPshen jing wang lao zhong de shu ru can shu ,bing jie zhu PCA-BPshen jing wang lao de fang fa jian li hui cai gong zuo mian wa si chong chu liang yu ce mo xing 。jie guo zheng ming :shi yong PCA-BPshen jing wang lao fang fa de yu ce zhi yu shi ji zhi zui da xiang dui wu cha wei 2.820%,zui xiao xiang dui wu cha wei 2.036%,ping jun xiang dui wu cha wei 2.357%。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自中国煤层气的刘琦,孙亮，发表于刊物中国煤层气2019年04期论文，是一篇关于主成分分析论文,神经网络论文,瓦斯含量论文,埋深论文,中国煤层气2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中国煤层气2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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