《表3 解释的总方差：基于人工神经网络的矿井涌水量预测》

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《基于人工神经网络的矿井涌水量预测》

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提取方法：主成分分析。

对于BP神经网络模型而言，输入更多的向量会在一定程度上提高预测精度，但数据集内数据种类过多，即输入向量的维度过大，训练过程中会导致模型过于复杂，预测结果过拟合，甚至会出现无法拟合的情况[13]。利用SPSS数据分析软件，采用主成分分析算法，利用基变化与矩阵对角化对数据维度数进行计算，对数据集进行降维处理，将多个变量转化为少数几个综合变量，在矿井涌水量的影响因素中筛选出主要影响因子。主成分分析结果见表2、表3。