【摘 要】
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矿井瓦斯含量的预测模型是一个多变量、非线性的函数关系,预测模型建立的准确与否决定于各个影响因素之间的相互作用、相互耦合的特性。将神经网络与粒子群算法有机地结合起
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
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矿井瓦斯含量的预测模型是一个多变量、非线性的函数关系,预测模型建立的准确与否决定于各个影响因素之间的相互作用、相互耦合的特性。将神经网络与粒子群算法有机地结合起来,以神经网络理论为基础,利用粒子群算法优化隐含层神经元个数和网络中的连接权值,建立瓦斯含量预测模型,解决了Bp神经网络收敛速度慢、易陷入局部优化的缺陷。并在历史数据的基础上,建立遗传神经网络训练和检验样本集,利用MATLAB进行仿真,结果表明粒子群神经网络模型可靠性强,预测精度高。
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