%0 Journal Article
%T 基于PLS-BP神经网络组合模型的回采工作面瓦斯涌出量预测
%A 潘家宇
%A 高保彬
%J 湖南科技大学学报(自然科学版)
%D 2015
%X 提出PLS-BP神经网络组合模型，预测回采工作面瓦斯涌出量.利用分源预测法划分回采工作面瓦斯涌出来源，根据瓦斯涌出来源受不同因素的影响，运用偏最小二乘法（PLS），通过交叉有效性分析，确定提取主成分个数，将主成分作为神经网络输入层建立关联模型.研究证明，本方法不仅避免了各种不相关因素之间的干扰，解决各因素之间多重相关问题，降低变量维数，而且可以结合BP神经网络的非线性映射能力和适应学习能力等优点，提高预测稳定性和精度.
%K 偏最小二乘法 分源预测法 交叉有效性分析 BP神经网络模型 瓦斯涌出量
%U http://hnkjzr.cnjournals.com/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150403&flag=1