径向基神经网络无偏灰色瓦斯涌出量预测

发布时间：2018-03-08 06:00

  本文选题：径向基神经网络　切入点：无偏灰色　出处：《煤炭技术》2017年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：利用径向基神经网络纠正无偏灰色预测残差,构建了一种径向基无偏灰色组合模型,并利用该组合模型对某矿山瓦斯相对涌出量进行实验仿真。结果表明,该组合模型预测与无偏灰色模型相比,平均绝对误差比RBF神经网络增高,且不受数据波动性影响,能够更好地反映矿山瓦斯相对涌出量的规律,预测准确、可靠。
[Abstract]:Using radial basis function neural network to correct the unbiased grey prediction residual, a radial basis unbiased grey combination model is constructed, and the relative gas emission of a mine is simulated by the combined model. The results show that, Compared with the unbiased grey model, the average absolute error of the combined model is higher than that of the RBF neural network, and it is not affected by the fluctuation of the data, so it can better reflect the law of the relative gas emission in the mine, and the prediction is accurate and reliable.
【作者单位】： 华北科技学院建筑工程学院;北京帝测科技股份有限公司;
【基金】：廊坊市科技支撑计划(2016011014)
【分类号】：TD712.5;TP183

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本文编号：1582666