基于LVQ-GA-BP神经网络的煤矿瓦斯涌出量预测

发布时间：2018-04-24 05:00

  本文选题：LVQ神经网络 + 遗传算法　； 参考：《煤矿安全》2017年12期

【摘要】：针对煤矿瓦斯涌出量影响因素多、非线性、复杂性等特点,提出了学习向量量化神经网络(LVQ)与GA-BP神经网络相结合的方法。通过LVQ对诸多影响因素进行分类并选出主要影响因素,再用遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,构建煤矿瓦斯涌出量预测模型,并通过相关数据将建立的LVQ-GA-BP预测模型与BP神经网络进行了对比分析,结果表明通过这种方法平均相对误差为0.025 51,低于BP神经网络训练的平均绝对误差,网络收敛速度也显著提高了。
[Abstract]:Aiming at the influence factors of coal mine gas emission, such as many factors, nonlinearity, complexity and so on, the method of combining learning vector quantization neural network (LVQ) with GA-BP neural network is put forward. This paper classifies and selects the main influencing factors by LVQ, then optimizes the weight and threshold of BP neural network with genetic algorithm (GA), and constructs a prediction model of coal mine gas emission. The results show that the average relative error of this method is 0.025 51, which is lower than the average absolute error of BP neural network training. The convergence rate of the network is also improved significantly.
【作者单位】： 新疆大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51264036)
【分类号】：TD712.5

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本文编号：1795225