【摘 要】
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为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度,提出了一种基于核主成分分析和联合改进灰狼算法优化量子门线路神经网络的KPCA-IGWO-QGCNN煤与瓦斯突出强度预测方法,确定煤与瓦斯突出强度的主要影响因素,采用核主成分分析降低瓦斯突出强度影响指标的维数,简化神经网络结构;量子门线路神经网络具有量子并行计算的优势,可有效提高信息处理的运算速度并扩大信息的存储容量,具有较好的收敛能力与鲁棒性;通过非线性控制参数与粒子群思想联合改进的灰狼算法提高模型全局寻优能力,优化量子门线路神经网络的网络参数.通过对比分析该模型与BP神
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁阜新123000;辽宁工程技术大学机械工程学院,辽宁阜新123000
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为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度,提出了一种基于核主成分分析和联合改进灰狼算法优化量子门线路神经网络的KPCA-IGWO-QGCNN煤与瓦斯突出强度预测方法,确定煤与瓦斯突出强度的主要影响因素,采用核主成分分析降低瓦斯突出强度影响指标的维数,简化神经网络结构;量子门线路神经网络具有量子并行计算的优势,可有效提高信息处理的运算速度并扩大信息的存储容量,具有较好的收敛能力与鲁棒性;通过非线性控制参数与粒子群思想联合改进的灰狼算法提高模型全局寻优能力,优化量子门线路神经网络的网络参数.通过对比分析该模型与BP神经网络、QGCNN、GWO-QGCNN神经网络模型的预测结果,说明该模型泛化能力强,预测精度高.
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