偏最小二乘回归神经网络的矿坑涌水量预测

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1、第35卷第6期吉林大学学报(地球科学版)Vol.35No.62005年11月JournalofJilinUniversity(EarthScienceEdition)Nov.2005偏最小二乘回归神经网络的矿坑涌水量预测1,2211陈南祥,曹连海,李梅,黄强(1.西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048;2.华北水利水电学院岩土工程系,河南郑州450008)摘要:影响矿坑充水的因素多且复杂,矿坑涌水量预测模型主要考虑降水、地表水、引水灌溉等影响因素,因变量和自变量的关系比较复杂。将偏最小二乘回归与神经网络耦

2、合,建立了矿坑涌水预报模型。模型将自变量利用偏最小二乘回归处理,提取对因变量影响强的成分,既可以克服变量之间的相关性问题,又可以降低神经网络的输入维数,并能较好地解决非线性问题,提高了模型的学习能力和表达能力。以河南鹤壁八矿涌水量为例,建立了基于偏最小二乘回归和神经网络耦合的矿坑涌水量预测模型。计算验证表明,该类模型具有较高的预报精度和推广应用价值。关键词:矿坑涌水量;偏最小二乘回归;神经网络;预报模型中图分类号:P641.41文献标识码:A文章编号:16715888(2005)06076605Forecasti

3、ngWaterYieldofMinewiththePartialLeast2SquareMethodandNeuralNetwork1,2211CHENNan2xiang,CAOLian2hai,LIMei,HUANGQiang(1.InstituteofWaterResourcesandHydro2ElectricEngineering,Xi’anUniversityofTechnology,Xi’an710048,China;2.Depart2mentofGeotechnicalEngineering,Nor

4、thChinaInstituteofWaterConservancyandHydroelectricPower,Zhengzhou450008,China)Abstract:Therearemanyandcomplexfactorsaffectingthegushingwaterinpit.Theforecastingmodelofwateryieldofminemostlytakesintoaccountofprecipitation,surfacewater,irrigationandtherelationo

5、ffollowingvariableandindependentvariable.Theauthorsestablishtheforecastingmodelforwateryieldofmine,combiningneuralnetworkmodelwiththepartialleastsquaremethod.Todealwithindependentvariablesbythepartialleastsquaremethodcannotonlysolvetherelationshipbetweenin2de

6、pendentvariablesbutalsotoreducetheinputdimensionsinneuralnetworkmodel.Andwhentheneu2ralnetworkisapplied,itcansolvethenon2linearproblembetter,andadvancestudyandexpressionabili2tyofthemodel.AstheexampleofwateryieldofmineinEighthmine,HebiCity,HenanProvince,themo

7、delofwateryieldofmine,coupledwithpartialleastsquaremethodandneuralnetwork,isfoundedandthecasestudyshowsithasratherhighforecastingprecisionandtheextendingapplicationvalue.Keywords:wateryieldofmine;partialleastsquaremethod;neuralnetwork;forecastingmodel计提供依据,同时

8、可以通过预测矿坑排水分析对区0引言域水资源的影响,为矿坑排水的充分利用提供规划矿坑排水是直接关系到采矿成本和正常安全生依据。例如,河南省鹤壁煤业集团,共有9对矿井,3产的重要问题。科学地预测矿坑涌水量可为排水设平均排水量2209万m/a,是当地地下水的主要排收稿日期:20050128基金项目:国家高技术研究发展计划“(863”计划)项目(2002AA2Z4291)作者简介

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