【摘 要】
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瓦斯含量预测取决于多因素、非线性的函数关系的建立 ,预测模型建立的准确与否决定于各个影响因素之间的相互作用、相互耦合的特性。文中将神经网络与遗传算法有机地结合起来
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瓦斯含量预测取决于多因素、非线性的函数关系的建立 ,预测模型建立的准确与否决定于各个影响因素之间的相互作用、相互耦合的特性。文中将神经网络与遗传算法有机地结合起来 ,以神经网络理论为基础 ,利用遗传算法优化隐含层神经元个数和网络中的连接权值 ,建立瓦斯含量预测模型。在实验室测试数据的基础上 ,建立遗传神经网络训练和检验样本集 ,其中包含有 38个典型样本 ,并且将检验结果分别与回归模型、标准BP神经网络、自适应BP神经网络的预测结果进行比较。结果表明 :遗传神经网络模型可靠 ,预测精度高 ,为促进软计算技术与瓦斯地质的结合奠定了基础。
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