基于极限学习机的煤自然发火预测研究

发布时间：2017-10-21 14:25

  本文关键词：基于极限学习机的煤自然发火预测研究

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【摘要】：针对煤层自然发火的预测问题,以标志气体分析法为基础,提出了一种基于极限学习机的煤自然发火预报模型,该模型将直接构造出指标气体浓度与煤层是否自然发火之间的非线性映射关系,从而实现对煤层是否自然发火的识别分类。
【作者单位】： 华北理工大学电气工程学院;
【关键词】： 极限学习机 束管监测系统 自然发火预测预报
【分类号】：TD752.2
【正文快照】： 0引言本文提出一种基于极限学习机的煤自然发火的预报模型,该模型将直接建立指标气体浓度与检测点是否发火的联系。与BP神经网络和LVQ神经网络相比具有更高的学习速率和更好的泛化能力。在极限学习机(ELM)算法中输入层与隐含层间的连接权值及隐含层神经元的阈值在训练前随机给

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本文编号：1073848