本文選題：徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：無(wú)偏灰色　出處：《煤炭技術(shù)》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)糾正無(wú)偏灰色預(yù)測(cè)殘差,構(gòu)建了一種徑向基無(wú)偏灰色組合模型,并利用該組合模型對(duì)某礦山瓦斯相對(duì)涌出量進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。結(jié)果表明,該組合模型預(yù)測(cè)與無(wú)偏灰色模型相比,平均絕對(duì)誤差比RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增高,且不受數(shù)據(jù)波動(dòng)性影響,能夠更好地反映礦山瓦斯相對(duì)涌出量的規(guī)律,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確、可靠。
[Abstract]:Using radial basis function neural network to correct the unbiased grey prediction residual, a radial basis unbiased grey combination model is constructed, and the relative gas emission of a mine is simulated by the combined model. The results show that, Compared with the unbiased grey model, the average absolute error of the combined model is higher than that of the RBF neural network, and it is not affected by the fluctuation of the data, so it can better reflect the law of the relative gas emission in the mine, and the prediction is accurate and reliable.
【作者單位】： 華北科技學(xué)院建筑工程學(xué)院;北京帝測(cè)科技股份有限公司;
【基金】：廊坊市科技支撐計(jì)劃(2016011014)
【分類號(hào)】：TD712.5;TP183

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6 黃U，

本文編號(hào)：1582666