本文關(guān)鍵詞：基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的煤自然發(fā)火預(yù)測(cè)研究

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【摘要】：針對(duì)煤層自然發(fā)火的預(yù)測(cè)問題,以標(biāo)志氣體分析法為基礎(chǔ),提出了一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的煤自然發(fā)火預(yù)報(bào)模型,該模型將直接構(gòu)造出指標(biāo)氣體濃度與煤層是否自然發(fā)火之間的非線性映射關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)煤層是否自然發(fā)火的識(shí)別分類。
【作者單位】： 華北理工大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 極限學(xué)習(xí)機(jī) 束管監(jiān)測(cè)系統(tǒng) 自然發(fā)火預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)
【分類號(hào)】：TD752.2
【正文快照】： 0引言本文提出一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的煤自然發(fā)火的預(yù)報(bào)模型,該模型將直接建立指標(biāo)氣體濃度與檢測(cè)點(diǎn)是否發(fā)火的聯(lián)系。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比具有更高的學(xué)習(xí)速率和更好的泛化能力。在極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)算法中輸入層與隱含層間的連接權(quán)值及隱含層神經(jīng)元的閾值在訓(xùn)練前隨機(jī)給

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3 肖e，

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