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基于人工智能蟻群算法的煤體瓦斯?jié)B透率預(yù)測模型

發(fā)布時間:2018-04-19 18:17

  本文選題:人工智能 + 蟻群算法 ; 參考:《煤炭技術(shù)》2017年06期


【摘要】:利用經(jīng)典人工智能生物蟻群算法,引入單體混沌理論對一般的人工蟻群算法進行優(yōu)化,構(gòu)建了以煤體有效應(yīng)力、瓦斯氣體內(nèi)外壓力、溫度、氣體吸附力為輸入的人工智能蟻群算法瓦斯?jié)B透率預(yù)測模型。利用三軸伺服滲流裝置取15組數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練,迭代2 000次后觀察實驗結(jié)果。測試結(jié)果最大相對誤差在3.5%以內(nèi),測試曲線擬合很好。
[Abstract]:Using the classical artificial intelligence biological ant colony algorithm and introducing the single chaos theory to optimize the general artificial ant colony algorithm, the effective stress of coal body, gas pressure and temperature are constructed.Gas permeability prediction model based on artificial intelligence ant colony algorithm with gas adsorption force as input.The model was trained by a three-axis servo percolation device with 15 groups of data, and the experimental results were observed after 2 000 iterations.The maximum relative error of the test results is less than 3.5%, and the fitting of the test curve is very good.
【作者單位】: 呼倫貝爾職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號】:TD712;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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9 趙Z

本文編號:1774186


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