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

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.