【摘 要】
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基于梯度下降的BP算法简单、可塑性强,但极易陷入局部极值,并且存在收敛速度慢等无法克服的缺陷.粒子群优化算法作为一种全局优化算法,引入到神经网络的训练中很容易实现,并
【机 构】
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煤科集团沈阳研究院有限公司,辽宁沈阳110016煤矿安全技术国家重点实验室,辽宁沈阳110016;
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基于梯度下降的BP算法简单、可塑性强,但极易陷入局部极值,并且存在收敛速度慢等无法克服的缺陷.粒子群优化算法作为一种全局优化算法,引入到神经网络的训练中很容易实现,并且能够快速收敛.结合局部搜索能力快速的BP算法和全局搜索能力极强的粒子群优化算法,提出了PSO-BP算法的煤与瓦斯突出危险性区域预测模型.实验结果证明,该预测模型相比于基于BP神经网络的预测,在泛化能力和收敛速度上均有显著增长.
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