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基于混沌免疫粒子群优化和广义回归神经网络的回采工作面瓦斯涌出量预测模型
被引量：
4
1
作者
王雨虹
付华
+1 位作者
侯福营
张洋
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第11期3348-3352,共5页
为提高回采工作面绝对瓦斯涌出量预测的精度和效率,提出了将混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法与广义回归神经网络(GRNN)相耦合的绝对瓦斯涌出量预测模型。该方法采用CIPSO对GRNN的光滑因子进行动态优化调整,减少了人为因素对GRNN网络输出...
为提高回采工作面绝对瓦斯涌出量预测的精度和效率,提出了将混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法与广义回归神经网络(GRNN)相耦合的绝对瓦斯涌出量预测模型。该方法采用CIPSO对GRNN的光滑因子进行动态优化调整,减少了人为因素对GRNN网络输出结果的影响,并采用优化后的网络建立瓦斯涌出量预测模型。通过对某煤矿瓦斯涌出量数据的仿真实验结果表明:基于CIPSO-GRNN的回采工作面绝对瓦斯涌出量模型比BP神经网络、Elman网络预测模型具有更好的预测精度和收敛速度,证明了该方法的有效性和可行性。
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关键词
混沌免疫粒子群优化
广义回归神经网络
回采工作面
瓦斯涌出量
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职称材料
题名
基于混沌免疫粒子群优化和广义回归神经网络的回采工作面瓦斯涌出量预测模型
被引量：
4
1
作者
王雨虹
付华
侯福营
张洋
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第11期3348-3352,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51274118)
辽宁省科技攻关项目(2011229011)
文摘
为提高回采工作面绝对瓦斯涌出量预测的精度和效率,提出了将混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法与广义回归神经网络(GRNN)相耦合的绝对瓦斯涌出量预测模型。该方法采用CIPSO对GRNN的光滑因子进行动态优化调整,减少了人为因素对GRNN网络输出结果的影响,并采用优化后的网络建立瓦斯涌出量预测模型。通过对某煤矿瓦斯涌出量数据的仿真实验结果表明:基于CIPSO-GRNN的回采工作面绝对瓦斯涌出量模型比BP神经网络、Elman网络预测模型具有更好的预测精度和收敛速度,证明了该方法的有效性和可行性。
关键词
混沌免疫粒子群优化
广义回归神经网络
回采工作面
瓦斯涌出量
Keywords
Chaos Immune Particle Swarm Optimization（CIPSO）
General Regression Neural Network（GRNN）
working face
gas emission quantity
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于混沌免疫粒子群优化和广义回归神经网络的回采工作面瓦斯涌出量预测模型
王雨虹
付华
侯福营
张洋
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
4
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