【摘 要】
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针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,以多传感器的瓦斯监测系统采集处理后的数据作为样本,提出了一种自组织特征映射神经网络（Self-organizing Feature Maps,SOM）与多变量
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司
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针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,以多传感器的瓦斯监测系统采集处理后的数据作为样本,提出了一种自组织特征映射神经网络（Self-organizing Feature Maps,SOM）与多变量的径向基函数（Radial Basis Function,RBF）结合的组合人工神经网络的模型动态预测新方法。采用先聚类、再分类建模和预测的方法,解决了由于训练样本有限和训练样本点分散所导致的预测精度降低的问题,并通过矿井监测到的各项历史数据进行试验。结果表明,与其他预测模型相比较,该模型的预测精度更高,泛化能
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