基于分数阶神经网络的瓦斯涌出量预测

被引：6

作者：

付华 ^{[1
]}

王福娇 ^{[1
]}

陈子春 ^{[2
]}

机构：

[1] 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院

[2] 开滦集团煤业公司机电部

来源：

传感器与微系统 | 2013年 / 32卷 / 05期

关键词：

分数阶神经网络; 瓦斯涌出量; 预测;

D O I：

10.13873/j.1000-97872013.05.002

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TD712.5 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 081903 ;

摘要：

针对现有的煤与瓦斯涌出危险性区域预测模型存在收敛速度慢、极易陷入局部极值等问题,结合BP的局部搜索能力和分数阶算法快速的全局搜索能力,提出了一种基于分数阶神经网络的新预测模型,用于非线性瓦斯涌出量的动态预测。经训练和实验结果表明:该模型较其他模型具有更好的滤波效果、更强的抗干扰能力、更快的收敛速度、更高的收敛精度等特点,能够达到准确指导实践的要求。

引用

页码：31 / 34

页数：4

共 10 条

[1]

MATLAB神经网络30个案例分析.[M].MATLAB中文论坛; 编著.北京航空航天大学出版社.2010,

[2]

分数阶傅里叶变换及其应用.[M].陶然; 邓兵; 王越; 编著.清华大学出版社.2009,

[3] 基于最优阶次分数阶神经网络的交通流预测 [J].