西安科技大学学报

2017, v.37;No.156(04) 461-466

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于因子分析法的瓦斯涌出量预测指标选取
Selection of gas emission prediction index based on factor analysis

李树刚;马彦阳;林海飞;潘红宇;赵鹏翔;

摘要(Abstract):

为解决瓦斯涌出量预测过程中存在的预测指标过多而导致预测精度降低的问题,构建因子分析与BP神经网络相结合的瓦斯涌出量预测模型。采用SPSS因子分析法对瓦斯涌出量影响因素进行了分析降维,并对BP神经网络模型进行训练及预测。结果表明:因子分析能使BP神经网络的输入变量从10个降为3个有实际含义的因子,经因子分析后预测模型的预测速度及精度均高于未处理的样本数据,预测性能明显改善,其平均误差为3.8%,最大误差为4.9%,表明所采取瓦斯涌出量预测指标的选取方法是可行和有效的。

关键词(KeyWords): 瓦斯涌出量;指标选取;因子分析;BP神经网络

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(51374236;51474172);; 陕西省科技新星专项项目(2014KJXX69)

作者(Author): 李树刚;马彦阳;林海飞;潘红宇;赵鹏翔;

Email:

DOI: 10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2017.0402

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享