基于PCA-ELM的預(yù)測(cè)模型在煤礦突水預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、煤礦突水預(yù)測(cè)是一個(gè)涉及水文地質(zhì)、工程地質(zhì)、巖石力學(xué)等諸多學(xué)科的復(fù)雜問題。影響煤礦突水的因素眾多,并且影響因素是不停變化的,僅依靠傳統(tǒng)的方法很難快速準(zhǔn)確地進(jìn)行突水預(yù)測(cè)。對(duì)此,論文提出將主成分分析與極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合的方法,對(duì)煤礦突水進(jìn)行預(yù)測(cè)。
　　通過對(duì)已有煤礦突水預(yù)測(cè)方法的研究,分析指出這些方法的優(yōu)勢(shì)及不足,結(jié)合煤礦突水機(jī)理,選用了新近提出的極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行煤礦突水預(yù)測(cè),滿足突水預(yù)測(cè)對(duì)精確性及實(shí)時(shí)性的要求。
　　已有研究表明在指

2、標(biāo)因素過多時(shí),這些因素所包含的信息量一般會(huì)有重疊的地方。如果直接采用極限學(xué)習(xí)機(jī)算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè),這些重疊的信息量會(huì)降低運(yùn)行速率。因此論文選用主成分分析法進(jìn)行樣本的預(yù)處理,在最大限度地保留原有信息的同時(shí),降低數(shù)據(jù)噪聲對(duì)模型輸入量的影響,提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能。
　　構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,選用SPSS軟件對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸入量進(jìn)行主成分分析,并設(shè)計(jì)了極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過實(shí)驗(yàn)完成對(duì)數(shù)據(jù)的選擇,確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),包括隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)以及激勵(lì)函數(shù)的選取。將本預(yù)測(cè)模