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发表于 2021-12-25 15:11 |只看该作者 |倒序浏览

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偏最小二乘回归神经网络的矿坑涌水量预测
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。