本文選題：LVQ神經網絡 + 遺傳算法��； 參考：《煤礦安全》2017年12期

【摘要】：針對煤礦瓦斯涌出量影響因素多、非線性、復雜性等特點,提出了學習向量量化神經網絡(LVQ)與GA-BP神經網絡相結合的方法。通過LVQ對諸多影響因素進行分類并選出主要影響因素,再用遺傳算法(GA)優(yōu)化BP神經網絡的權值和閾值,構建煤礦瓦斯涌出量預測模型,并通過相關數據將建立的LVQ-GA-BP預測模型與BP神經網絡進行了對比分析,結果表明通過這種方法平均相對誤差為0.025 51,低于BP神經網絡訓練的平均絕對誤差,網絡收斂速度也顯著提高了。
[Abstract]:Aiming at the influence factors of coal mine gas emission, such as many factors, nonlinearity, complexity and so on, the method of combining learning vector quantization neural network (LVQ) with GA-BP neural network is put forward. This paper classifies and selects the main influencing factors by LVQ, then optimizes the weight and threshold of BP neural network with genetic algorithm (GA), and constructs a prediction model of coal mine gas emission. The results show that the average relative error of this method is 0.025 51, which is lower than the average absolute error of BP neural network training. The convergence rate of the network is also improved significantly.
【作者單位】： 新疆大學電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51264036)
【分類號】：TD712.5

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本文編號：1795225