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为了有效挖掘影响瓦斯涌出量的各因素之间存在的复杂非线性关系,利用基因表达式编程算法建立瓦斯涌出量预测模型,采用多元回归法得到初始系数和常数,克服了GEP算法随机确定常数的弱点.与GP、BP神经网络、小波神经网络方法相比,GEP模型具有更高的预测精度和稳定性.
基于GEP算法的煤矿瓦斯涌出量预测模型研究
【摘 要】
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为了有效挖掘影响瓦斯涌出量的各因素之间存在的复杂非线性关系,利用基因表达式编程算法建立瓦斯涌出量预测模型,采用多元回归法得到初始系数和常数,克服了GEP算法随机确定常
【机 构】
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山东管理学院机电学院
【出 处】
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山东师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2015年2期
【基金项目】
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山东省高校科技发展计划项目（J13LC51）,山东省科技厅项目（2011XH17006）,济南市高校院所自主创新计划项目（201401213）.
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