【摘 要】
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为了提高煤层底板透水预测的效率和准确性,将主成分分析（PCA）与神经网络（BP）相结合,对煤层底板透水进行预测。根据搜集到的煤层底板透水的影响因素及其相关数据。通过收集不同矿
【机 构】
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山东科技大学矿业与安全学院,山东科技大学矿山灾害预防控制教育部重点实验室
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为了提高煤层底板透水预测的效率和准确性,将主成分分析（PCA）与神经网络（BP）相结合,对煤层底板透水进行预测。根据搜集到的煤层底板透水的影响因素及其相关数据。通过收集不同矿井透水资料,综合考虑多种影响煤层底板透水的因素,利用主成分分析（PCA）法提取影响因素的主成分,建立PCA-BP煤层底板透水预测模型。选取典型的矿井透水样本进行工程实践验证,结果表明本预测模型符合实际情况。
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