煤与瓦斯突出自适应小波基神经网络辨识和预测模型

被引：23

作者：

谭云亮

肖亚勋

孙伟芳

机构：

[1] 山东科技大学矿山灾害预防控制教育部重点实验室

[2] 山东科技大学矿山灾害预防控制教育部重点实验室山东青岛

来源：

岩石力学与工程学报 | 2007年 / S1期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

采矿工程; 煤与瓦斯突出; 自适应小波基; 神经网络; 辨识; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TD713 [煤（岩石）与瓦斯突出的预防和处理];

学科分类号：

081903 ;

摘要：

由于煤与瓦斯突出是一典型的复杂非线性动力系统,影响因素很多,如应力、煤层特征、构造等,且各影响因素相互关联,因此,采用非线性人工神经网络进行煤与瓦斯突出的模式辨识与预测是十分必要的。针对具体的不同煤层条件,建立自适应小波基神经网络激活函数模型,用于煤与瓦斯突出系统的辨识和预测,实现由网络本身自动确定神经单元的数目,避免人为因素的影响,提高辨识和预测的可靠性和智能化程度。实例分析结果表明,所建立的自适应小波基神经网络激活函数模型,辨识和预测精度高,具有重要的推广应用价值。

引用

页码：3373 / 3377

页数：5

共 11 条

[1] 矿井煤岩动力灾害电磁辐射预警技术 [J].