【摘 要】
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针对影响瓦斯涌出量的因素复杂多样化以及各因素之间的非线性问题,综合利用神经网络的自学习能力和小波变换的局部化性质,采用了一种基于黄金分割原理获得隐含层节点数的寻优算法,结合MATLAB强大的运算功能,建立了基于小波神经网络的煤矿瓦斯涌出量预测模型。仿真结果表明整个系统具有较强的逼近和容错能力,以及较快的收敛速度和良好的预报效果。
【机 构】
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山东大学控制科学与工程学院,同济大学软件学院
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针对影响瓦斯涌出量的因素复杂多样化以及各因素之间的非线性问题,综合利用神经网络的自学习能力和小波变换的局部化性质,采用了一种基于黄金分割原理获得隐含层节点数的寻优算法,结合MATLAB强大的运算功能,建立了基于小波神经网络的煤矿瓦斯涌出量预测模型。仿真结果表明整个系统具有较强的逼近和容错能力,以及较快的收敛速度和良好的预报效果。
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