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基于改进BP神经网络的矿井瓦斯浓度预测算法

发布时间:2019-01-30 09:58
【摘要】:针对传统煤矿瓦斯预警的可靠性差和误差大等问题,提出了一种基于改进BP神经网络的矿井瓦斯浓度预测算法。提出的新型算法在传统BP神经网络算法的基础上,将遗传算法与BP神经网络算法有效结合,采用优化连接权方法对BP神经算法进行优化。该方法降低了瓦斯浓度预测模型的迭代次数和绝对误差。
[Abstract]:Aiming at the problems of poor reliability and large error in the traditional coal mine gas warning, a mine gas concentration prediction algorithm based on improved BP neural network is proposed. Based on the traditional BP neural network algorithm, the new algorithm combines the genetic algorithm with the BP neural network algorithm effectively, and optimizes the BP neural algorithm by using the optimal connection weight method. This method reduces the iteration times and absolute error of gas concentration prediction model.
【作者单位】: 郑州科技学院;
【分类号】:TD712.3;TP183

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本文编号:2418014

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