主元分析-神经网络岩爆等级预测模型

作     者：张凯 张科 李昆 ZHANG Kai;ZHANG Ke;LI Kun

作者机构：昆明理工大学电力工程学院云南昆明650500 昆明理工大学建筑工程学院云南昆明650500 云南省水利水电勘测设计研究院云南昆明650021 

基　　金：国家自然科学基金资助(41762021,11902128) 云南省应用基础研究计划项目(2018FB093,2019FI012) 

出 版 物：《中国安全科学学报》 (China Safety Science Journal)

年 卷 期：2021年第31卷第3期

页      码：96-104页

摘      要：为准确可靠地预测岩爆灾害,构建结合主元分析法(PCA)的径向基神经网络(RBFNN)、概率神经网络(PNN)和广义回归神经网络(GRNN)岩爆预测模型。选取6个常用的参数构成岩爆预测指标体系,采用PCA消除各指标间的相关性并降维,得出3个线性无关的主元即岩爆综合预测指标Y1、Y2和Y3,构成RBFNN、PNN、GRNN这3种神经网络的输入向量。研究结果表明:这3种PCA-神经网络模型,其岩爆预测结果优于对应的RBFNN、PNN、GRNN模型,提高预测准确率并缩短运算时间。从局部准确率、整体准确率及运算时间这3个方面综合比较,各模型的预测能力从强到弱依次为:PCA-GRNN> PCA-PNN> PCA-RBFNN> PNN> GRNN> RBFNN。

主 题 词：主元分析法(PCA) 径向基神经网络(RBFNN) 概率神经网络(PNN) 广义回归神经网络(GRNN) 岩爆预测 

学科分类：08[工学] 0837[0837] 

核心收录：

D　O　I：10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2021.03.014

馆 藏 号：203102674...