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神经网络与主元分析在采矿工程中的应用

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成果类型:
期刊论文
作者:
李云;刘霁
作者机构:
[李云; 刘霁] 湖南城市学院土木工程学院
中南大学资源与安全工程学院
语种:
中文
关键词:
主成分分析法;BP神经网络;采矿方法优选模型
关键词(英文):
BP-neural networks;optimal selection model of mining methods
期刊:
中南林业科技大学学报
ISSN:
1673-923X
年:
2010
卷:
30
期:
6
页码:
140-146
基金类别:
国家自然科学基金资助项目(50774092);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
土木工程学院
摘要:
高质量的网络模型要求输入因素或输出因素之间尽可能不相关,以达到精度较高的预测模型的目的。建立了主成分分析法与神经网络结合的采矿方法优选模型,对神经网络的输入数据进行主成分分析。研究结果表明:该方法弥补了以往利用BP网络进行采矿方法优选过程中,由于输入数据相关使得输出数据精度下降的缺陷,使输入数据不相关,且减少了输入数据,消除了由于BP网络输入数据太多而影响数据处理速度的弊端,可使预测精度大大提高。
摘要(英文):
High-quality network model requests input or output factor irrelevant as far as possible in order to achieve the prediction model which has higher accuracy.An optimization model for mining was set up by using combination method of principal component analysis and neural networks,with the model.the principal components analysis of input-data of neural networks was make.The results show that through the method,the deficiencies were solved of lower output-data accuracy which was due to input-data relevant,during the process of using BP networks to optimize mining method in the past,thus the input...

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