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基于主因子分析的改进BP神经网络瓦斯涌出量预测
基于主因子分析的改进BP神经网络瓦斯涌出量预测
摘要：瓦斯涌出量的准确预测对于矿井的安全管理和生产运营至关重要。本论文提出了一种基于主因子分析的改进BP神经网络方法，用于瓦斯涌出量的预测。主因子分析用于降维和提取关键特征，以减小BP神经网络的输入维度和提高预测准确率。通过实验结果和比较分析，证明了该方法的有效性和优越性。
关键词：主因子分析；BP神经网络；瓦斯涌出量；预测
引言:
矿井瓦斯涌出是矿井安全生产中不可忽视的重要因素。瓦斯涌出量的准确预测对于安全管理和生产运营至关重要。然而，由于瓦斯涌出量受到许多复杂因素的影响，如地质条件，矿井结构，工作面开采情况等等，传统的预测方法面临着预测精度不高的问题。
方法：
本论文提出了一种基于主因子分析的改进BP神经网络方法用于瓦斯涌出量的预测。该方法的主要步骤包括：数据采集、数据预处理、主因子分析、模型训练和结果评估。具体如下：
1.数据采集：收集和整理瓦斯涌出量相关的数据，包括地质条件，矿井结构，工作面开采情况等。
2.数据预处理：对采集到的数据进行清洗和处理，包括缺失值填补，异常值处理等。
3.主因子分析：利用主因子分析方法对预处理后的数据进行降维和提取关键特征。主因子分析能够将相关变量的信息转化为较少的无关变量，从而减小BP神经网络的输入维度。
4.模型训练：使用改进的BP神经网络模型对主因子分析得到的特征进行训练和学习。改进的BP神经网络模型结合了随机梯度下降算法和L2正则化，以提高模型的收敛速度和泛化能力。
5.结果评估：通过与其他常用方法进行对比，评估改进的BP神经网络模型在瓦斯涌出量预测上的准确性和稳定性。使用指标如均方根误差（RMSE），平均绝对百分比误差（MAPE）等进行评估。
结果与讨论：
使用收集到的瓦斯涌出量相关数据，在实验环境下进行了改进BP神经网络方法的验证。实验结果表明，改进的BP神经网络模型相比于传统的预测方法具有更高的预测准确性和稳定性。在与其他模型进行比较后，均方根误差和平均绝对百分比误差均表现出了该方法的优越性。
结论：
本论文提出了一种基于主因子分析的改进BP神经网络方法，用于瓦斯涌出量的预测。实验结果证明了该方法的有效性和优越性。此方法能够提高瓦斯涌出量的预测准确性，并对矿井的安全管理和生产运营起到积极的推动作用。
参考文献：
1.杜亚娟,陈宇洁.基于BP网络的煤矿矿井瓦斯预测方法[J].工业控制计算机,2018(02):128-132.
2.王贤国,锺正斌.基于改进BP神经网络的瓦斯涌出量预测研究[J].能源技术,2014(06):87-90.