基于人工智能蚁群算法的煤体瓦斯渗透率预测模型

发布时间：2018-04-19 18:17

  本文选题：人工智能 + 蚁群算法　； 参考：《煤炭技术》2017年06期

【摘要】：利用经典人工智能生物蚁群算法,引入单体混沌理论对一般的人工蚁群算法进行优化,构建了以煤体有效应力、瓦斯气体内外压力、温度、气体吸附力为输入的人工智能蚁群算法瓦斯渗透率预测模型。利用三轴伺服渗流装置取15组数据对模型进行训练,迭代2 000次后观察实验结果。测试结果最大相对误差在3.5%以内,测试曲线拟合很好。
[Abstract]:Using the classical artificial intelligence biological ant colony algorithm and introducing the single chaos theory to optimize the general artificial ant colony algorithm, the effective stress of coal body, gas pressure and temperature are constructed.Gas permeability prediction model based on artificial intelligence ant colony algorithm with gas adsorption force as input.The model was trained by a three-axis servo percolation device with 15 groups of data, and the experimental results were observed after 2 000 iterations.The maximum relative error of the test results is less than 3.5%, and the fitting of the test curve is very good.
【作者单位】： 呼伦贝尔职业技术学院;
【分类号】：TD712;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1774186