基于PCA-Elman的煤层小断层预测

基于PCA-Elman的煤层小断层预测1.引言 煤层小断层是指在煤层埋藏过程中，由于断裂引起局部煤层断裂，断裂范围一般在数十米以内，是煤层开采过程中一个重要的影响因素，对煤矿生产安全和经济井井有

PCA-Elman 基于的煤层小断层预测 1. 引言 煤层小断层是指在煤层埋藏过程中，由于断裂引起局部煤层断 裂，断裂范围一般在数十米以内，是煤层开采过程中一个重要的影响因 素，对煤矿生产安全和经济井井有序运行起着十分重要的作用。目前， 对于煤层小断层的预测主要采用经验法、地质勘探、声波波速、电磁法 等方法，这些方法虽然都有其自身的优势，但还存在一些问题，如准确 PCA-Elman 率不高、成本较高等。因此，本文将尝试使用神经网络方法 进行煤层小断层预测，并分析其效果与优势。 2.PCA-Elman 神经网络简介 PCA ，即主成分分析，是用于简化复杂数据集的流行技术，其基 本思想是通过一些线性变换，将高维度的数据集映射到一个低维度的空 PCA 间中，以此来简化数据集的处理、可视化等任务。的通俗解释是通 过寻找样本间的共性或相似性，进行信息的提取，降低数据的复杂度。 Elman 神经网络是一种前向反馈神经网络，主要用于序列数据处 理，其基本思想是在神经网络中增加一层反馈环，可以传递历史信息， Elman 从而提高对序列数据的处理能力。神经网络的特点是对于过去的 状态有记忆能力，并用此记忆影响当前状态下神经元的激励输出，以处 理具有长期依赖性的时序数据。 3.PCA-Elman 神经网络在煤层小断层预测中的应用 3.1 数据预处理 PCA-Elman 神经网络需要得到合适的训练数据，数据的预处理 是神经网络应用中十分重要的步骤。在进行煤层小断层预测前，需要先 收集大量的煤层实测数据，包括地质地球物理勘探数据、开挖工程中采 集的数据等。然后通过数据归一化、缺失值处理、异常值检测等方式进 行数据预处理，以确保数据的可信性和合理性。