导水裂隙带发育高度预测的PCA-GA-Elman优化模型

TD745; 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-G...

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Published in河南理工大学学报（自然科学版） Vol. 40; no. 4; pp. 10 - 18
Main Authors 施龙青, 吴洪斌, 李永雷, 吕伟魁
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 山东科技大学地球科学与工程学院,山东青岛266590%济宁能源发展集团有限公司,山东济宁272000%山东新巨龙能源有限责任公司,山东 菏泽274918 01.07.2021
Subjects
PCA-GA-Elman优化模型
主成分分析
遗传算法
导水裂隙带
Elman神经网络
发育高度
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Summary:TD745; 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％.
ISSN:1673-9787
DOI:10.16186/j.cnki.1673-9787.2020050031