ReLU核ELM与Relief算法：提升煤矿开采最大下沉预测精度

本研究论文主要关注于基于Relief算法与ReLU核（Rectified Linear Unit）的 Extreme Learning Machine (ELM) 在煤矿开采最大下沉预测中的应用。Relief算法是一种用于特征选择和降维的方法，它通过对样本间的距离进行评估来识别最有影响力的特征，有助于减少数据中的噪声和冗余信息，提高预测模型的准确性。 首先，作者利用Relief Algorithm对现场采集的岩移数据进行了初步筛选和优化处理，这一步旨在剔除无关或不重要的特征，提高数据质量，为后续的模型构建奠定坚实的基础。Relief算法的运用有助于发现影响最大下沉的关键变量，如采厚、平均采深、走向长度和倾向长度，这些因素在预测模型中被证明具有显著的相关性。 接着，研究人员通过隐含层神经元数目的循环实验，寻找最佳的ELM模型结构。隐含层神经元数目是决定ELM复杂度的重要参数，通过调整这一参数，可以找到在预测精度和模型泛化能力之间取得平衡的最佳设置。经过一系列实验，隐含层神经元数目为57的ELM模型被选中，这是因为这个配置在预测性能上表现出了显著优势。 论文继续介绍了使用不同核函数（ReLU函数核、sigmoid函数核、Radial basis function核以及Hardlim函数核）构建ELM预测模型的过程。核函数的选择对于支持向量机等机器学习方法至关重要，它们能够将数据映射到高维空间，使得线性不可分的问题变得可解。ReLU函数核以其非线性和简单性，在本文中显示出优于其他核函数的预测效果。 最后，通过对四种不同核函数ELM模型的预测结果进行对比分析，证实了ReLU核和特定神经元数量（57）下的ELM模型在预测煤矿开采最大下沉方面的优越性。这表明了在处理这类实际问题时，结合适当的特征选择和核函数选择，ELM算法能有效提升预测精度。 总结来说，这篇研究不仅探讨了Relief算法在特征选择中的应用，还展示了ReLU核ELM在复杂采矿环境下的最大下沉预测中的实用价值。其核心发现包括关键参数的优化和核函数选择对预测性能的影响，这对于煤矿开采安全管理和决策支持具有重要的实践意义。