關鍵詞:主成分回歸分析 bp神經網絡 概率積分法參數
摘要:隨著經濟的快速發展,我國對煤炭資源的需求量也越來越大,近年來地下煤炭資源被大量開采,造成了地表沉陷、裂縫、粉塵、固態垃圾等一系列環境問題,給礦區的生產生活帶來嚴重威脅。為最大程度開采煤炭資源并減少地表大面積沉陷,對開采沉陷預計理論展開廣泛研究。常見的開采沉陷預測模型有力學模型法、概率積分法+時間函數模型法、基于非線性理論的預測模型法,當前最常用的是概率積分法及其改進模型。為更好地建立地質采礦條件與概率積分法預計參數之間的非線性關系,以40個典型礦區的實測數據為樣本,采用主成分分析法獲取影響預計參數的主因素,作為BP神經網絡輸入層,采用BP神經網絡解算概率積分法預計參數。主成分分析結果表明,影響概率積分法預計參數的地質采礦條件,按敏感性由大到小的排序為:松散層厚度、煤層傾角、煤層厚度、采深、傾向采寬比、走向采寬比、推進速度、覆巖平均堅固性系數。BP神經網絡預測結果表明:預測相對誤差在-3.80%~10.00%,精度滿足工程需要。剔除敏感性較小的參數走向采寬比、推進速度、覆巖平均堅固性系數,并基于剔除后的數據進行BP神經網絡建模,預測對比結果表明其預測精度高,此方法行之有效。
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