【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)煤礦瓦斯預(yù)警的可靠性差和誤差大等問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)算法。提出的新型算法在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上,將遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有效結(jié)合,采用優(yōu)化連接權(quán)方法對(duì)BP神經(jīng)算法進(jìn)行優(yōu)化。該方法降低了瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)模型的迭代次數(shù)和絕對(duì)誤差。
[Abstract]:Aiming at the problems of poor reliability and large error in the traditional coal mine gas warning, a mine gas concentration prediction algorithm based on improved BP neural network is proposed. Based on the traditional BP neural network algorithm, the new algorithm combines the genetic algorithm with the BP neural network algorithm effectively, and optimizes the BP neural algorithm by using the optimal connection weight method. This method reduces the iteration times and absolute error of gas concentration prediction model.
【作者單位】： 鄭州科技學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TD712.3;TP183

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本文編號(hào)：2418014