基于多粒子群优化的RBF神经网络瓦斯涌出量模型研究
本文选题:瓦斯涌出量 + RBF神经网络 ; 参考:《煤炭技术》2017年05期
【摘要】:针对井下瓦斯涌出量预测的问题,建立RBF神经网络,引入多粒子群优化神经网络模型。多粒子群算法分割经典的单粒子群算法为多个线程,同时优化了学习因子和惯性权重,这样既增加算法的遍历性又使算法的二次精细搜索能力增强。
[Abstract]:Aiming at the prediction of underground gas emission, the RBF neural network is established and the multi-particle swarm optimization neural network model is introduced. The multi-particle swarm optimization algorithm divides the classical single-particle swarm optimization algorithm into multiple threads and optimizes the learning factor and inertia weight which not only increases the ergodicity of the algorithm but also enhances the ability of the quadratic fine search.
【作者单位】: 永城职业学院;
【分类号】:TD712.5
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,本文编号:1914003
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