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基于PCMRA神经网络补偿算法的瓦斯涌出量预测
  • ISSN号：1004-4574
  • 期刊名称：《自然灾害学报》
  • 时间：0
  • 分类：TD712.3[矿业工程—矿井通风与安全] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]辽宁工程技术大学安全科学与工程学院矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室
  • 相关基金：国家科技支撑计划项目(2013BAH12F01);辽宁省高等学校优秀人才支持计划资助项目(LJQ2011028);国家自然科学基金资助项目(51374121)
作者： 毕建武[1], 贾进章[1]
关键词： 瓦斯涌出量, 主成分分析, 多元回归分析, RBF神经网络, 残差
中文摘要：

为了克服自变量之间的多重共线问题,提高多元回归模型预测的精确性,将主成分分析(PCA)与多元回归分析(MRA)相结合,提出了主成分多元回归分析(PCMRA)模型。利用RBF神经网络对主成分回归分析残差进行拟合预测,最后利用残差预测值对主成分回归分析预测值进行补偿。结果表明:利用RBF神经网络对主成分回归模型进行补偿,将线性拟合算法和非线性拟合算法结合起来用于瓦斯涌出量预测是一种较为优越的算法。

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期刊信息
  • 《自然灾害学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国地震局
  • 主办单位:中国灾害防御协会 中国地震局工程力学研究所
  • 主编：谢礼立
  • 地址：哈尔滨市学府路29号
  • 邮编：150080
  • 邮箱：jnd@iem.net.cn
  • 电话：0451-86652450 86652820
  • 国际标准刊号：ISSN：1004-4574
  • 国内统一刊号：ISSN：23-1324/X
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科技论文统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:21121