导水裂隙带发育高度预测的PCA-GA-Elman优化模型
施龙青1
吴洪斌1
李永雷2
吕伟魁3
1.山东科技大学地球科学与工程学院,山东青岛2665902.济宁能源发展集团有限公司,山东济宁2720003.山东新巨龙能源有限责任公司,山东 菏泽274918
摘要：针对矿井水害防治中导水裂隙带发育高度难以准确预测的问题,结合煤矿生产实际和工程地质理论,选取采深s、硬岩岩性比例系数b、采高(煤层厚度)M、工作面斜长l、顶板单轴抗压强度为主要影响因素,运用灰色关联分析法(GRA)分析各主要影响因素与导水裂隙带发育高度的相关性,并将主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和优化的Elman神经网络相结合,建立导水裂隙带发育高度预测的PCA-GA-Elman优化模型.结果表明:PCA-GA-Elman优化模型能有效消除因素间的相互影响,并能优化初始权值和阈值,使导水裂隙带发育高度预测更加准确.与PCA-Elman和PCA-BP预测模型相比,PCA-GA-Elman优化模型预测的导水裂隙带发育高度相对误差仅为-6.34％ ～0.18％.
关键词：导水裂隙带发育高度主成分分析遗传算法Elman神经网络PCA-GA-Elman优化模型
分类号：TD745(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(51804184)国家自然科学基金(41807283)山东省自然科学基金(ZR2020KE023)
论文发表日期：2021-08-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 10-18 )
英文信息