基于主成分分析与BP神经网络的矿井涌水量预测研究

选取影响矿井涌水的累积巷道长度、月开拓巷道长度、累计开采面积、月开采面积、降水量、含水系数等6个因素作为变量,将主成分分析与BP神经网络2种方法相结合,采用主成分分析法对影响矿井涌水量的6个主要影响因子进行分析,根据确定的主要影响因子作为BP神经网络的输入样本,建立BP神经网络预测模型进行预测,预测数据与现场实测数据对比表明,2种方法相结合预测涌水量误差小、精度高,为矿井涌水量的预测开辟了新思路。