本文選題：煤礦能耗　切入點：灰色預測　出處：《煤炭技術》2017年09期

【摘要】：針對傳統(tǒng)煤礦電能消耗預測模型可靠性和精度低等問題,提出了一種基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型的煤礦能耗預測方法,該方法將灰色預測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡有效組合,充分利用2個模型的優(yōu)點。首先介紹了灰色預測模型和神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的基本原理;其次根據(jù)煤礦能耗預測的數(shù)據(jù)特性,將灰色預測和神經(jīng)網(wǎng)絡預測進行組合,得到一種灰色神經(jīng)網(wǎng)路組合預測模型;最后,通過仿真驗證了所提方法的可行性和有效性,為煤礦能耗預測提供了新的理論依據(jù)。
[Abstract]:Aiming at the problems of low reliability and precision of traditional coal mine energy consumption prediction model, a method of coal mine energy consumption prediction based on grey neural network combination model is proposed, which combines grey prediction model and BP neural network effectively. The advantages of the two models are fully utilized. Firstly, the basic principles of the grey prediction model and the neural network prediction model are introduced; secondly, according to the data characteristics of the coal mine energy consumption prediction, the grey prediction and the neural network prediction are combined. Finally, the feasibility and effectiveness of the proposed method are verified by simulation, which provides a new theoretical basis for the prediction of coal mine energy consumption.
【作者單位】： 重慶工商職業(yè)學院;
【分類號】：F426.21;TP183

【相似文獻】

相關期刊論文 前2條

1 閔振輝;何勇華;;基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡的煤巖界面預測研究[J];自動化與儀器儀表;2012年02期

2 胥良;宗銘;;GA優(yōu)化灰色神經(jīng)網(wǎng)絡的煤礦瓦斯?jié)舛阮A測[J];黑龍江科技大學學報;2014年04期

相關會議論文 前1條

1 閔振輝;何勇華;;基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡的煤巖界面預測研究[A];煤礦機電一體化新技術創(chuàng)新與發(fā)展2012學術年會論文集[C];2012年

相關碩士學位論文 前2條

1 呂坤坤;基于二階灰色神經(jīng)網(wǎng)絡的工作面瓦斯涌出量預測[D];安徽理工大學;2015年

2 王瑩瑩;基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡模型的煤炭物流需求預測研究[D];北京交通大學;2012年

，

本文編號：1665095