【摘要】：針對(duì)瓦斯涌出量的多影響因素預(yù)測(cè)問題,提出將擴(kuò)展卡爾曼濾波算法與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合并應(yīng)用于瓦斯涌出非線性系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)辨識(shí).帶有整定因子的EKF濾波器通過實(shí)時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、閾值進(jìn)行全局尋優(yōu),建立基于EKF-ENN耦合算法的絕對(duì)瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型,利用礦井監(jiān)測(cè)到的各項(xiàng)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)試驗(yàn).研究結(jié)果表明:該模型的預(yù)測(cè)平均相對(duì)誤差為1.67%;平均相對(duì)變動(dòng)值A(chǔ)RV為0.000 768 1.EKF優(yōu)化后的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型相比于其他預(yù)測(cè)模型,具備更高的預(yù)測(cè)精度與更強(qiáng)的泛化能力.
[Abstract]:Aiming at the problem of multi-factor prediction of gas emission, the extended Kalman filter algorithm and Elman neural network are organically combined and applied to the dynamic identification of gas emission nonlinear system. The EKF filter with tuning factor is used to optimize the weights and thresholds of the network in real time. Based on the EKF-ENN coupling algorithm, the prediction model of absolute gas emission is established, and the prediction experiments are carried out by using the historical data monitored by the mine. The results show that the prediction average relative error of the model is 1.67 and the average relative variation value ARV is 0.000. EKF optimized Elman neural network model has higher prediction accuracy and stronger generalization ability than other prediction models.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;新疆師范大學(xué)外國語學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(5127411) 遼寧省教育廳基金項(xiàng)目(L2012119)
【分類號(hào)】：TD712.53

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2129531