【摘 要】
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为提高煤体瓦斯渗透率预测准确性,使用因子分析法对BP神经网络模型进行优化、改进,提出一种改进的BP神经网络预测模型。根据煤体瓦斯渗透率相关主要影响因素实例数据,使用因
【机 构】
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贵州大学矿业学院,复杂地质矿山开采安全技术工程中心,贵州大学瓦斯灾害防治与煤层气开发研究所
【基金项目】
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贵州省重大应用基础研究项目(黔科合JZ字[2014]2005),贵州省教育厅项目(黔教合KY字(2013)112).
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为提高煤体瓦斯渗透率预测准确性,使用因子分析法对BP神经网络模型进行优化、改进,提出一种改进的BP神经网络预测模型。根据煤体瓦斯渗透率相关主要影响因素实例数据,使用因子分析法对4个煤体瓦斯渗透率影响因素原始数据进行降维数据处理,优化得到2个公共因子;以2个公共因子代替原有4个煤体瓦斯渗透率影响因素作为BP神经网络模型输入层参数,建立改进的BP神经网络煤体瓦斯渗透率预测模型,进行实例数据检验改进BP模型预测效果。最终验证结果:20组训练样本预测值与实际值的相对平均误差为0.63%,证明训练完成的改进BP神经
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