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基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2018-05-22 18:24

  本文選題:瓦斯?jié)舛?/strong> + BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ; 參考:《礦業(yè)安全與環(huán)保》2015年02期


【摘要】:為了提高瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定性,提出了將遺傳算法(GA)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的預(yù)測(cè)方法。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近非線性函數(shù)的優(yōu)點(diǎn),結(jié)合遺傳算法的全局搜索能力,優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值,建立GA—BP混合算法模型預(yù)測(cè)瓦斯?jié)舛。?shí)驗(yàn)結(jié)果表明,GA—BP算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,具有較高的預(yù)測(cè)精度和較強(qiáng)的穩(wěn)定性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy and stability of gas concentration prediction, a prediction method combining genetic algorithm (GA) with BP neural network is proposed. Based on the advantage of BP neural network which can approach nonlinear function with arbitrary precision and the global searching ability of genetic algorithm, the weights and thresholds of neural network are optimized, and the GA-BP hybrid algorithm model is established to predict gas concentration. The experimental results show that GA-BP algorithm has higher prediction accuracy and stronger stability than BP neural network.
【作者單位】: 徐州醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)信息學(xué)院;徐州醫(yī)學(xué)院現(xiàn)代教育技術(shù)中心;徐州礦務(wù)集團(tuán)有限公司夾河煤礦;
【分類號(hào)】:TD712

【參考文獻(xiàn)】

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10 歐建春;淮南礦區(qū)8煤層始突瓦斯參數(shù)確定方法及應(yīng)用研究[D];河南理工大學(xué);2009年



本文編號(hào):1923151


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