基于PCA与Elman网络的地下矿山岩层移动

由于地下金属矿床地质与开采条件的复杂性,影响岩层移动的因素错综复杂且相互影响,使得对岩层移动的预测具有很大的不确定性。大量的样本数据减慢了神经网络的训练速度,并且使得神经网络不稳定。将主成分分析(PCA)与Elman网络相结合构建模型,对地下矿山岩层移动角进行预测研究。利用主成分分析对原始数据进行预处理,提取原信息的主成分,将输入变量减少且互不相关,提高神经网络训练速度；用Elman网络对训练样本进行训练,进而利用训练好的网络对预测样本进行预测,与不采用PCA时的预测结果相比,采用PCA的预测结果更为准确,通过期望输出与实际输出的对比,相对误差都在5%以内,其预测的结果精度高,表明了PCA与Elman网络相结合对地下矿山岩层移动进行研究是可行的。