基于主成分分析与神经网络的采矿方法优选 (2010年)

基于利用神经网络预测采矿方法存在一些不足，建立主成分分析法与神经网络结合的采矿方法优选模型。对神经网络的输入数据进行主成分分析，使输入数据不相关且减少。研究结果表明：利用主成分分析法可将输入数据减少，消除由于BP网络输入数据太多而影响数据处理速度的缺陷；把主成分分析法和神经网络结合进行采矿方法优选，可使预测精度大大提高。