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| 基于LVQ-GA-BP神经网络的煤矿瓦斯涌出量预测 | |
| 作者单位： | ;1.新疆大学电气工程学院 |
| 摘 要： | 针对煤矿瓦斯涌出量影响因素多、非线性、复杂性等特点,提出了学习向量量化神经网络(LVQ)与GA-BP神经网络相结合的方法。通过LVQ对诸多影响因素进行分类并选出主要影响因素,再用遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,构建煤矿瓦斯涌出量预测模型,并通过相关数据将建立的LVQ-GA-BP预测模型与BP神经网络进行了对比分析,结果表明通过这种方法平均相对误差为0.025 51,低于BP神经网络训练的平均绝对误差,网络收敛速度也显著提高了。 |
| 关 键 词： | LVQ神经网络 遗传算法 BP神经网络 煤矿瓦斯涌出量 预测 |
Prediction for Coal Mine Gas Emission Based on LVQ-GA-BP Neural Network |
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