中国安全科学学报

作者：张凯, 张科, 李昆

单位：1 昆明理工大学 电力工程学院,云南 昆明 650500;；2 昆明理工大学 建筑工程学院,云南 昆明 650500;；3 云南省水利水电勘测设计研究院,云南 昆明 650021

关键词：主元分析法(PCA),径向基神经网络(RBFNN),概率神经网络(PNN),广义回归神经网络(GRNN),岩爆预测

基金：国家自然科学基金资助(41762021,11902128);云南省应用基础研究计划项目(2018FB093,2019FI012)。

为准确可靠地预测岩爆灾害,构建结合主元分析法(PCA)的径向基神经网络(RBFNN)、概率神经网络(PNN)和广义回归神经网络(GRNN)岩爆预测模型。选取6个常用的参数构成岩爆预测指标体系,采用PCA消除各指标间的相关性并降维,得出3个线性无关的主元即岩爆综合预测指标Y1、Y2和Y3,构成RBFNN、PNN、GRNN这3种神经网络的输入向量。研究结果表明:这3种PCA-神经网络模型,其岩爆预测结果优于对应的RBFNN、PNN、GRNN模型,提高预测准确率并缩短运算时间。从局部准确率、整体准确率及运算时间这3个方面综合比较,各模型的预测能力从强到弱依次为:PCA-GRNN > PCA-PNN > PCA-RBFNN > PNN > GRNN > RBFNN。

来源：2021年第3期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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