基于主成分分析与神经网络采矿方法的优选分析

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1、基于主成分分析与神经网络采矿方法的优选分析王进方圆（德安）矿业投资有限公司摘要：采矿方法优选的过程屮，单一的神经网络并不能充分发挥优选作用，将其与成分分析法有机结合并构建优选模型，这不仅能够有效减少神经网络关联性较弱的数据量，而且还能针对神经网络存在的不足进行具体弥补，以此提高预测准确度。木文首先介绍了主成分分析法，然后对神经网络展开了具体分析，最后探究了二者结合在采矿方法优选中的应用。关键词：主成分分析;神经网络;采矿方法;近年来，我国矿山生产活动逐渐增多，因此，采矿方法被提出了较高的适用标准，选择正确的、高效的采矿方法能够增加矿

2、山生产的安全性，同时，还会提高矿山企业的经济效益。由于传统的采矿方法较单一，并且预测准确率较低，因此,本文应用神经网络与成分分析法相结合的方式对其优选，以此简化网络结构、提高预测精度。1主成分分析法基本介绍该方法进行信息提取吋，能够从可见变量入手，并将提取后的变量信息重组，并进行隐含变量处理。这一方法常用原则为:原变量信息尽量不变，即使有个别变化现象发生，所替代的主成分也要相应减少，以此增大方差、降低问题难度。基本思想:从上述原则介绍中能够看出，问题分析时会受较多因素（变量/目标）影响，为了促使探究问题有效解决，应总结变量间的相关性

3、，并针对共同影响因素具体划分，即综合目标被具体划分，其中，被划分后的指标能够具备原始变量信息，彼此间又互不影响，这能够在一定程度上减少信息渗透，同时，还会降低问题难度。基本原理:在实际问题中，随机变量由X表示，变量个数多少分别显示于X下角标，协方差矩阵主要由S表示，S具有明显的特征值以及特征向量，其中，主成分信息除以总信息即贡献率的计算方式，主成分由字母X表示，贡献率由字母Y表示，往往首个主成分包含大量信息，并且贡献率相对较大。用前M个主成分代替这不仅会保持原始变量信息的完整性，而且还会适当降低变量维数。图1平面坐标轴样品点分布下载

4、原图几何意义:在所构建的模型屮针对多数量样品进行分布情况分析，其屮，单个样品中的观测量为两个，用字母X表示，具体分布如下图所示。从中可知，样品分布无序，并且离散现象明显，但坐标轴进行适当调整，进而坐标轴Y会加大样品点间的距离，即代表观测方差的增大。2神经网络具体分析它主要由神经元组成，所组成的网络结构具有较强非线性映射能力，信息常处于神经元权重范围内，以此增强网络鲁棒性。其中，反向传输算法乂是这一算法的别称，即神经网络有序性以及稳定性借助权重有序调节来实现，其中权重分布又可以通过误差函数数值来改变，以此完成适当输出任务。此外，隐含层

5、、输入层和输出层是基本层数构成，这三层又代表了正向传播方向，神经元间互相影响，一旦岀现输岀结果不符合预期时，此时应适当调整信号传播程序，在此期间，不断缩小误差函数值，确保信息全面提取工作顺利进行［1］。模型训练算法:要想提高网络高效性，应有效处理输入样本，此时具体训练方法流程为:样本对（包含输入和输出信息）正常提交于网络，接下來进行网络有效性训练，以此促使网络神经元合理分配，提高阈值和权值准确性，当网络输入样本所得的输出结果接近于既定输出结果时，则证明网络训练过程能够顺利进行，在这一过程中，训练算法指的是网络权值有效调整以及合理修正

6、的基木规则。3采矿方法优选过程中主成分分析与神经网络的应用将二者有机结合，同时构建预测模型，即借助主成分分析法有效拆分原始变量信息相关性，并将无效信息针对性删除，这不仅会降低数据维度，有效提炼主成分，而且还会减少节点数量、完成输入神经元和网络模型的构建活动。3.1软件介绍社会科学用统计软件包简称为SPSS,它能够广泛搜集信息数据，并且分析功能丰富，将这一软件应用到采矿方法优选中，这不仅能够得到丰富数据信息，而且还会提高信息分析的准确性，同时，还会得到较多分析方法支持。3.2相关性分析借助SPSS软件进行相关性分析，变量因素主要有倾角

7、、长度、采矿功效、上盘稳固性、倾角、矿成本、采场生产能力、厚度、下盘稳固性、损失率、采矿功效和贫化率采;输出因素即采矿方法。开采技术条件和技术经济指标主要由表1和表2所示。编号长度XI/m厚度X2/m倾角X3/(°)稳固性（矿体）X4Z1301.000.3777.48.00Z2301.000.5167.68.00Z3314.004.9945.0115.00Z4319.001.5177.0213.00表2开采经济指标下载原表编号采场生产能力（td-1）采矿功效（t工班J）损失率%贫化率%Z156.0111.705.9579.91Z27

8、9.0013.0015.9116.71Z371.0012.0316.229.00Z449.002.250.6416.433.3数据处理采矿方法优选过程中在数据等级方面存在差异性，因此，数据之间会存在较大差距，主成分正式分析Z前，需要对