本文選題：小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 刪除策略　； 參考：《微電子學(xué)與計算機》2016年03期

【摘要】：針對煤礦井下回采工作面瓦斯積聚和瓦斯超限等嚴(yán)重問題,將小波包神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型引入煤礦瓦斯涌出量預(yù)測中.首先由改進小波包變化對采集數(shù)據(jù)進行分解、重構(gòu)并提取特征向量,然后輸入到基于動態(tài)節(jié)點生成算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中訓(xùn)練學(xué)習(xí),同時采用刪除策略簡化該模型,最后通過時頻聯(lián)合仿真驗證.結(jié)果表明,WP-RBF模型在預(yù)測精度及訓(xùn)練誤差方面明顯優(yōu)于QPSO-RBF模型,是一種非常適合煤礦瓦斯量預(yù)測的有效方法.
[Abstract]:Aiming at the serious problems of gas accumulation and gas overrun in coal mining face, the wavelet packet neural network model is introduced into the prediction of coal mine gas emission. Firstly, the collected data is decomposed by improved wavelet packet change, then the feature vector is reconstructed and extracted, then input into the RBF neural network model based on dynamic node generation algorithm, and the deletion strategy is adopted to simplify the model. Finally, it is verified by time-frequency joint simulation. The results show that WP-RBF model is superior to QPSO-RBF model in prediction accuracy and training error, and it is an effective method for coal mine gas quantity prediction.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)基礎(chǔ)教學(xué)部;遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51274118) 遼寧省教育廳基金(L2012119)
【分類號】：TD712.5;TP183

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前8條

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【共引文獻】

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本文編號：2032909