论文摘要
为了准确可靠地预测煤与瓦斯突出现象,本文在GRNN预测的基础上提出一种新的预测方法,利用FOA的全局寻优能力实现GRNN网络的spread参数值优化,避免GRNN的参数选取对预测精确性的影响,以此建立FOA-GRNN模型来对矿井煤与瓦斯突出进行预测。应用该模型对实测的历史数据进行判断,预测结果与实际情况相符,预测精度及泛化能力与广义回归神经网络相比有大幅度改善。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 唐一举
关键词: 煤与瓦斯突出,果蝇优化算法,广义回归神经网络,预测
来源: 内蒙古煤炭经济 2019年17期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治,自动化技术
单位: 河南工业和信息化职业学院
分类号: TD713;TP18
DOI: 10.13487/j.cnki.imce.014779
页码: 1-3
总页数: 3
文件大小: 2237K
下载量: 33
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标签：煤与瓦斯突出论文; 果蝇优化算法论文; 广义回归神经网络论文; 预测论文;