《表4 预测结果对比：基于PCA-BP神经网络的概率积分法参数算法研究》

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《基于PCA-BP神经网络的概率积分法参数算法研究》

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采用前述BP神经网络算法，从表1的40组数据中选取前37组数据作为神经网络的训练样本，后三组数据作为验证样本。输入层包括松散层厚度、煤层倾角、煤层厚度、采深、倾向采宽比5个，输出层包括概率积分法参数下沉系数、水平移动系数、主要影响角正切和开采影响传播角，作为神经网络的输出节点。采用多对一神经网络结构，隐含层的个数统一选择为12个，并与未进行主成分分析的神经网络预测模型进行对比验证，预测结果如表4所示。