【摘 要】
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针对瓦斯发电量的预测,提出一种间接预测方法。该方法首先通过对瓦斯涌出量的预测,得到煤矿瓦斯的涌出量,再根据经验公式,实现了对瓦斯发电量的预测。为了得到瓦斯涌出量的精
【基金项目】
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贵州省科技支撑计划黔科合支撑[2018]2151
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针对瓦斯发电量的预测,提出一种间接预测方法。该方法首先通过对瓦斯涌出量的预测,得到煤矿瓦斯的涌出量,再根据经验公式,实现了对瓦斯发电量的预测。为了得到瓦斯涌出量的精确数据,综合运用蚁群算法优化算法和BP神经网络构建了预测模型,模型首先运用蚁群算法中的ant cycle system模型全局优化,对BP神经网络的权值与阈值进行搜索,获得输入层、隐含层的最优权值和阈值,并以此用作于BP网络的训练和预测。结果显示,采用优化后的模型进,平均绝对误差MAE由0.7309降到0.2053、均方根误差RMSE由0.78
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