偏最小二乘回归神经网络的矿坑涌水量预测

影响矿坑充水的因素多且复杂,矿坑涌水量预测模型主要考虑降水、地表水、引水灌溉等影响因素,因变量和自变量的关系比较复杂。将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了矿坑涌水预报模型。模型将自变量利用偏最小二乘回归处理,提取对因变量影响强的成分,既可以克服变量之间的相关性问题,又可以降低神经网络的输入维数,并能较好地解决非线性问题,提高了模型的学习能力和表达能力。以河南鹤壁八矿涌水量为例,建立了基于偏最小二乘回归和神经网络耦合的矿坑涌水量预测模型。计算验证表明,该类模型具有较高的预报精度和推广应用价值。