偏最小二乘回归神经网络的矿坑涌水量预测

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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.http://www.cqvip.com//QK/91256B/200506/20981223.html

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关键词：偏最小二乘回归 偏最小二乘 最小二乘 神经网络 神经网 矿坑涌水量 偏最小二乘回归 神经网络 预报模型