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基于神经网络的煤与瓦斯突出规模预测研究

段梦楠  刘泽功  
【摘要】:由于传统煤与瓦斯突出预测方法难以理清多种致因间的非线性关系,提出依据人工神经网络建立新的预测方法?;诿毒俜ㄋ枷敫慕鳥P、RBF神经网络,使其能够迭代出最佳隐藏层层数、神经元个数以及spread值,并引入GA-BP、GRNN神经网络对矿区实测数据进行学习仿真,对比4类不同的神经网络预测煤与瓦斯突出规模的性能。结果表明,改进后的BP神经网络基于矿区实测样本得出最佳拓扑结构,预测性能优于依据传统经验公式所确定的拓扑结构;改进后的RBF神经网络的spread值取1时,预测性能最优。在训练集挑选合适的情况下,4类神经网络都能较好地预测煤与瓦斯突出规模,其中RBF神经网络的稳定性最好。改进后的4种神经网络,能够收集出现错误的样本的频率,并提示需要补充、完善的样本数据。
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