矿井瓦斯涌出量的遗传神经网络预测研究 | |
乔维德1; 佟素顺2 | |
2008-06-01 | |
发表期刊 | 江苏广播电视大学学报
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ISSN | 1008-4207 |
摘要 | 矿井瓦斯涌出系统是非线性变化的复杂系统,传统的瓦斯涌出量预测方法存在一定的局限性。根据改进遗传算法(IGA)和BP算法的特点,将两者结合起来,利用改进遗传算法优化BP网络权重和阈值,形成IGA-BP混合算法,用于对矿井瓦斯涌出量进行科学预测。检验结果表明,基于IGA-BP混合算法的遗传神经网络模型可靠,预测精度高,效果良好。 |
关键词 | 遗传算法 神经网络 IGA-BP 瓦斯涌出量预测 |
语种 | 中文 |
原始文献类型 | 学术期刊 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/102391 |
专题 | 国家开放大学湖南分部 |
作者单位 | 1.常州市广播电视大学; 2.大同煤矿集团公司 |
第一作者单位 | 国家开放大学湖南分部 |
第一作者的第一单位 | 国家开放大学湖南分部 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 乔维德,佟素顺. 矿井瓦斯涌出量的遗传神经网络预测研究[J]. 江苏广播电视大学学报,2008. |
APA | 乔维德,&佟素顺.(2008).矿井瓦斯涌出量的遗传神经网络预测研究.江苏广播电视大学学报. |
MLA | 乔维德,et al."矿井瓦斯涌出量的遗传神经网络预测研究".江苏广播电视大学学报 (2008). |
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