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研究矿井瓦斯涌出量准确预测一直是煤矿安全生产中重点关注的问题。煤层瓦斯爆炸因受开发环境、矿层深度、天气等因素的影响,造成与瓦斯涌出量增大而引起的。针对传统预测模型在矿井瓦斯涌出量预测中存在建模困难、收敛速度慢、要求历史数据量大的问题,提出了一种遗传优化的灰色神经网络预测模型。模型利用灰色系统对数据量要求低的特点,将灰色系统理论与神经网络有机结合起来,建立灰色神经网络模型。并采用遗传算法对所建立模型的权值和阈值进行优化。采用模型对矿井瓦斯涌出量进行预测,实验表明,遗传优化的灰色神经网络模型,可以简化系统建模,并能提高瓦斯涌出量预测精度,有一定的实用价值。 相似文献
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Pantograph-catenary contact force provides the main basis for evaluation of current quality collection; however, the pantograph-catenary contact force is largely affected by the catenary irregularities. To analyze the correlated relationship between catenary irregularities and pantograph-catenary contact force, a method based on nonlinear auto-regressive with exogenous input (NARX) neural networks was developed. First, to collect the test data of catenary irregularities and contact force, the pantograph/catenary dynamics model was established and dynamic simulation was conducted using MATLAB/Simulink. Second, catenary irregularities were used as the input to NARX neural network and the contact force was determined as output of the NARX neural network, in which the neural network was trained by an improved training mechanism based on the regularization algorithm. The simulation results show that the testing error and correlation coefficient are 0.1100 and 0.8029, respectively, and the prediction accuracy is satisfactory. And the comparisons with other algorithms indicate the validity and superiority of the proposed approach. 相似文献
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