基于遗传算法优化BP神经网络的瓦斯浓度预测研究

发布时间：2018-05-22 18:24

  本文选题：瓦斯浓度 + BP神经网络　； 参考：《矿业安全与环保》2015年02期

【摘要】：为了提高瓦斯浓度预测的精度和稳定性,提出了将遗传算法(GA)与BP神经网络结合的预测方法。利用BP神经网络能以任意精度逼近非线性函数的优点,结合遗传算法的全局搜索能力,优化神经网络权值和阈值,建立GA—BP混合算法模型预测瓦斯浓度。实验结果表明,GA—BP算法与BP神经网络相比,具有较高的预测精度和较强的稳定性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy and stability of gas concentration prediction, a prediction method combining genetic algorithm (GA) with BP neural network is proposed. Based on the advantage of BP neural network which can approach nonlinear function with arbitrary precision and the global searching ability of genetic algorithm, the weights and thresholds of neural network are optimized, and the GA-BP hybrid algorithm model is established to predict gas concentration. The experimental results show that GA-BP algorithm has higher prediction accuracy and stronger stability than BP neural network.
【作者单位】： 徐州医学院医学信息学院;徐州医学院现代教育技术中心;徐州矿务集团有限公司夹河煤矿;
【分类号】：TD712

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1923151