论文部分内容阅读
为提高单一BP神经网络预测精度，利用AdaBoost．R2集成学习算法，将单一BP（Back-Propagation）神经网络集成，并针对AdaBoost．R2集成BP网络的特点，提出了一种新的模型更新方法，在有效地实现模型更新的同时克服了传统更新方法的不足。将该新方法应用到抚顺老虎台矿冲击地压预报中，对冲击地压发生的主要因素进行了分析并将其作为模型的输入，使用AdaBoost．R2集成BP网络作为核心智能算法，建立了冲击地压预报模型，取得了较好的预测效果。