计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
26期
242-245
,共4页
自然发火期%主成分分析%神经网络%预测
自然髮火期%主成分分析%神經網絡%預測
자연발화기%주성분분석%신경망락%예측
煤自然发火期是衡量煤自燃特性的一个重要参数,也是指导井下防灭火工作的重要参考依据.结合主成分分析与神经网络的优点,提出了基于主成分分析的神经网络煤自然发火期预测模型.采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性；另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构.通过实例验证,基于主成分的神经网络比一般神经网络训练精度更高,学习时间更短,预测效果更优.
煤自然髮火期是衡量煤自燃特性的一箇重要參數,也是指導井下防滅火工作的重要參攷依據.結閤主成分分析與神經網絡的優點,提齣瞭基于主成分分析的神經網絡煤自然髮火期預測模型.採用主成分分析法對原始輸入變量進行預處理,選擇輸入變量的主成分作為神經網絡輸入,一方麵減少瞭輸入變量的維數,消除瞭各輸入變量的相關性；另一方麵提高瞭網絡的收斂性和穩定性,同時也簡化瞭網絡的結構.通過實例驗證,基于主成分的神經網絡比一般神經網絡訓練精度更高,學習時間更短,預測效果更優.
매자연발화기시형량매자연특성적일개중요삼수,야시지도정하방멸화공작적중요삼고의거.결합주성분분석여신경망락적우점,제출료기우주성분분석적신경망락매자연발화기예측모형.채용주성분분석법대원시수입변량진행예처리,선택수입변량적주성분작위신경망락수입,일방면감소료수입변량적유수,소제료각수입변량적상관성；령일방면제고료망락적수렴성화은정성,동시야간화료망락적결구.통과실례험증,기우주성분적신경망락비일반신경망락훈련정도경고,학습시간경단,예측효과경우.
