共 18 条
基于粒子群神经网络的煤层瓦斯含量预测
被引：11
作者：
论文数: 引用数:
h-index:
机构:
王福忠
论文数: 0 引用数: 0
h-index: 0
机构: 河南理工大学电气工程与自动化学院
机构：
[1] 河南理工大学电气工程与自动化学院
关键词：
瓦斯含量;
粒子群;
神经网络;
预测模型;
D O I：
10.16186/j.cnki.1673-9787.2014.06.005
中图分类号：
TD712.5 [];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
针对BP神经网络在煤层瓦斯含量预测中的局限性,如收敛速度慢和可靠性差等缺点,根据煤层瓦斯含量与其影响因素之间相互作用和耦合的特点,建立了粒子群算法和BP神经网络相结合的煤层瓦斯预测模型.在采用BP网络对煤层瓦斯含量进行预测的基础上,采用粒子群算法优化隐含层神经元个数和网络中的连接权值,并根据现场的实测数据,提出了粒子群神经网络训练和检验样本集,对预测模型进行训练和检验.仿真结果表明,该预测模型加快了网络收敛的速度,克服了易陷入局部极小的问题,具有可靠性强和预测精度高等特点.
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