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煤矿瓦斯涌出量与其影响因素之间存在着高度的非线性关系，因输入自变量（即影响因素）较多，用神经网络建模容易出现过拟合现象，导致所建模型精度低、建模时间长。针对这些问题，提出用遗传算法对自变量进行压缩降维处理，实例仿真表明用降维后的数据建模提高了模型的预测精度，缩短了建模时间．且优于其他建模方法。
基于遗传算法自变量降维的神经网络煤矿瓦斯涌出量预测模型
【摘 要】
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煤矿瓦斯涌出量与其影响因素之间存在着高度的非线性关系，因输入自变量（即影响因素）较多，用神经网络建模容易出现过拟合现象，导致所建模型精度低、建模时间长。针对这些问题，提出用
【机 构】
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兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系,兰州石化职业技术学院石油化学工程系
【出 处】
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煤
【发表日期】
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2014年3期
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