基于灰色神经网络组合模型的煤矿能耗预测研究

发布时间：2018-03-25 22:17

  本文选题：煤矿能耗　切入点：灰色预测　出处：《煤炭技术》2017年09期

【摘要】：针对传统煤矿电能消耗预测模型可靠性和精度低等问题,提出了一种基于灰色神经网络组合模型的煤矿能耗预测方法,该方法将灰色预测模型和BP神经网络有效组合,充分利用2个模型的优点。首先介绍了灰色预测模型和神经网络预测模型的基本原理;其次根据煤矿能耗预测的数据特性,将灰色预测和神经网络预测进行组合,得到一种灰色神经网路组合预测模型;最后,通过仿真验证了所提方法的可行性和有效性,为煤矿能耗预测提供了新的理论依据。
[Abstract]:Aiming at the problems of low reliability and precision of traditional coal mine energy consumption prediction model, a method of coal mine energy consumption prediction based on grey neural network combination model is proposed, which combines grey prediction model and BP neural network effectively. The advantages of the two models are fully utilized. Firstly, the basic principles of the grey prediction model and the neural network prediction model are introduced; secondly, according to the data characteristics of the coal mine energy consumption prediction, the grey prediction and the neural network prediction are combined. Finally, the feasibility and effectiveness of the proposed method are verified by simulation, which provides a new theoretical basis for the prediction of coal mine energy consumption.
【作者单位】： 重庆工商职业学院;
【分类号】：F426.21;TP183

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本文编号：1665095