基于PCA-RBF神经网络模型的煤层厚度预测

摘要

基于淮北某矿区的地震属性参数和钻井数据,利用逐步回归分析方法,优选出与煤层厚度有着显著相关性的参数,通过构建主成分分析算法-径向基函数神经网络模型,预测煤层厚度的变化趋势,并将井旁道的煤层厚度预测值保留,作为下一个未知区域预测模型的输入参数,从而获得更准确的煤层厚度预测值。通过不断扩展预测范围,并对其进行持续分析,从而实现整个研究区域煤层厚度的准确预测。分别对比RBF和PCA-RBF 2种神经网络模型预测的煤层厚度与真实值的绝对误差、相对误差以及相关系数,其中PCA-RBF神经网络模型的预测值与真实值之间的绝对误差为0~0.08 m,相对误差为0%~4%,相关系数为0.999 9。结果表明,PCA-RBF神经网络模型预测得到的煤层厚度变化趋势更接近于真实值,预测结果的精度更高,能够为煤矿安全生产、减少成本、提高效益提供强有力的技术支持。