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基于PCA-ELM的矿井突水水源识别方法研究
文献摘要：
为提高矿井突水水源识别精度,基于PCA-ELM模型提出了一种的矿井突水水源判别方法.通过降维获得基本控制变量,将主成分分析(PCA)应用于ELM模型的训练集、验证集和测试集,使用数据样本验证模型.结果表明:通过模拟PCA-ELM模型在10 s内进行分类,PCA-ELM模拟练习准确率达到100％;BP神经网络模拟准确率仅为83.3％,远低于PCA-ELM模型的准确性.
文献关键词：
煤矿突水;预测模型;预测方法;极限学习机;主成分分析法
中图分类号：
作者姓名：
梁戈龙;李继升;冯来宏;杜松;李唐玥琪
作者机构：
华能庆阳煤电有限责任公司核桃峪煤矿,甘肃 庆阳745306;华能煤炭技术研究有限公司,北京101100;中国煤炭地质总局勘查研究总院,北京100039
文献出处：
引用格式：
[1]梁戈龙;李继升;冯来宏;杜松;李唐玥琪-.基于PCA-ELM的矿井突水水源识别方法研究)[J].能源环境保护,2022(06):132-137
A类：
B类：
ELM,矿井突水水源,突水水源识别,识别精度,突水水源判别,判别方法,控制变量,训练集,验证集,测试集,使用数据,验证模型,模拟练习,煤矿突水,极限学习机
AB值：
0.248486
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