神经网络与主元分析在采矿工程中的应用

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.

关键词：主成分分析法、BP神经网络、采矿方法优选模型

所属期刊栏目：30

分类号：TD854(矿山开采)

资助基金：国家自然科学基金50774092

在线出版日期：2010-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：140-146