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《矿业安全与环保》 2015年02期
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基于遗传算法优化BP神经网络的瓦斯浓度预测研究

刘奕君  赵强  郝文利  
【摘要】:为了提高瓦斯浓度预测的精度和稳定性,提出了将遗传算法(GA)与BP神经网络结合的预测方法。利用BP神经网络能以任意精度逼近非线性函数的优点,结合遗传算法的全局搜索能力,优化神经网络权值和阈值,建立GA—BP混合算法模型预测瓦斯浓度。实验结果表明,GA—BP算法与BP神经网络相比,具有较高的预测精度和较强的稳定性。
【作者单位】徐州医学院医学信息学院;徐州医学院现代教育技术中心;徐州矿务集团有限公司夹河煤矿;
【关键词】瓦斯浓度 BP神经网络 遗传算法 预测
【分类号】:TD712
【正文快照】:
瓦斯浓度超标是影响煤矿安全生产的重要因素,如何准确预测瓦斯浓度是亟待解决的问题[1]。目前,我国多数煤矿都已经安装了各种瓦斯监测设备,通过这些设备将矿井下各种瓦斯数据传输到地面,对采集到的数据进行挖掘、分析并预测瓦斯浓度,许多学者做了相关方面的研究。但是瓦斯浓度

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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