导水裂隙带发育高度预测的PCA GA Elman优化模型 论文

针对矿井水害防治中导水裂隙带发育高度难以准确预测的问题，结合煤矿生产实际和工程地质理论，研究者们选取了采深s、硬岩岩性比例系数b、采高（煤层厚度）M、工作面斜长l、顶板单轴抗压强度为主要影响因素，运用灰色关联分析法（GRA）分析各主要影响因素与导水裂隙带发育高度的相关性。为了进一步提升预测的准确性，将主成分分析（PCA）、遗传算法（GA）和优化的Elman神经网络相结合，建立了导水裂隙带发育高度预测的PCA-GA-Elman优化模型。研究结果显示，PCA-GA-Elman优化模型能够有效消除因素间的相互影响，并优化初始权值和阈值，使导水裂隙带发育高度预测更加精准。与传统的PCA-Elman和PCA-BP预测模型相比，PCA-GA-Elman优化模型的预测误差显著降低，达到了-6.34%～0.18%。

对于深入了解矿井水害防治技术的研究者，可以参考相关文献，例如《矿井水害防治技术》提供了全面的技术介绍；同时，《煤矿水文地质特征及矿井水害防治措施》还配有清晰的图文展示，便于更直观地理解。若想探讨更多导水裂隙带高度预测的模型和方法，建议查阅《基于GA SVR的采动覆岩导水裂隙带高度预测》和《导水裂隙带高度预测方法的研究》，其中包含了更为详细的预测技术和应用实例。

这些资源不仅能帮助读者更深入地理解矿井水害防治的复杂性，还能提供最新的研究成果和实用的防治措施，进一步提升工程实践中的防治效果。