基于遗传算法-BP神经网络的煤矿透水事故涌水量预测模型研究

发布时间：2018-04-11 00:35

  本文选题：透水事故 + 遗传算法　； 参考：《煤炭技术》2015年11期

【摘要】：从煤炭涌水量预测模型的研究出发,利用软件进行预测并得出结论。结果表明,建立遗传算法优化的BP神经网络模型,不仅能得到涌水量的预测值,同时也能得到各输入指标的权重,用来评估输入指标对输出指标的影响程度;提供了事故管控对象的优先级,为透水事故的预防和预测提供参考。
[Abstract]:Based on the research of coal water discharge forecasting model, the software is used to predict and draw a conclusion.The results show that the BP neural network model optimized by genetic algorithm can not only get the forecast value of water inflow, but also get the weight of each input index, which can be used to evaluate the influence of input index on output index.The priority of accident control object is provided, and the reference for prevention and prediction of permeable accident is provided.
【作者单位】： 中国矿业大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271206)
【分类号】：TD742.1

【参考文献】

相关硕士学位论文 前2条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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1 裴丽莎;煤矿透水事故管控关键因素研究[D];中国矿业大学;2014年

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本文编号：1733671