【摘 要】
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通过主戍分分析法对煤与瓦斯突出的主要影响因素进行主成分提取，选取贡献率大于85％的3个主成分来代替原来的7个影响因素，以此来确定BP神经网络的输入参数为3个。根据煤与瓦斯突
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,中国矿业大学安全工程学院
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通过主戍分分析法对煤与瓦斯突出的主要影响因素进行主成分提取，选取贡献率大于85％的3个主成分来代替原来的7个影响因素，以此来确定BP神经网络的输入参数为3个。根据煤与瓦斯突出的类型，建立了煤与瓦斯突出预测的PCA-BP神经网络模型。选用典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本，对PCA-BP网络进行训练。以云南某煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本，仿真结果表明PCA—BP神经网络模型性能优于传统BP神经网络，能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。
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