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利用径向基神经网络纠正无偏灰色预测残差,构建了一种径向基无偏灰色组合模型,并利用该组合模型对某矿山瓦斯相对涌出量进行实验仿真.结果表明,该组合模型预测与无偏灰色模型相比,平均绝对误差比RBF神经网络增高,且不受数据波动性影响,能够更好地反映矿山瓦斯相对涌出量的规律,预测准确、可靠.
径向基神经网络无偏灰色瓦斯涌出量预测
【摘 要】
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利用径向基神经网络纠正无偏灰色预测残差,构建了一种径向基无偏灰色组合模型,并利用该组合模型对某矿山瓦斯相对涌出量进行实验仿真.结果表明,该组合模型预测与无偏灰色模型
【机 构】
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华北科技学院 建筑工程学院,北京,101601北京帝测科技股份有限公司,北京,100012;
【出 处】
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煤炭技术
【发表日期】
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2017年12期
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