| 基于遗传神经网络的瓦斯体积分数预测模型 |
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| 引用本文： | 李旭东,曹庆贵,张广宇,庞绪峰. 基于遗传神经网络的瓦斯体积分数预测模型[J]. 煤炭技术, 2010, 29(6) |
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| 作者姓名： | 李旭东 曹庆贵 张广宇 庞绪峰 |
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| 作者单位： | 1. 山东科技大学,矿山灾害预防控制教育部重点实验室,山东,青岛,266510
2. 山东科技大学,矿山灾害预防控制教育部重点实验室,山东,青岛,266510;济宁矿业集团有限公司,山东,济宁,272100 |
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| 摘 要： | 利用改进的遗传算法对传统BP神经网络的隐含层节点个数和网络拓扑结构进行优化,提出利用遗传神经网络预测矿井工作环境中瓦斯体积分数的模型,并结合某矿瓦斯体积分数实例进行仿真试验研究,试验结果与实际比较吻合。
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| 关 键 词： | 煤矿 遗传算法 神经网络 瓦斯体积分数 预测 |
Gas Density Forecast Model Based on Genetic Neural Network |
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| LI Xu-dong,CAO Qing-gui,ZHANG Guang-yu,PANG Xu-feng. Gas Density Forecast Model Based on Genetic Neural Network[J]. Coal Technology, 2010, 29(6) |
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| Authors: | LI Xu-dong CAO Qing-gui ZHANG Guang-yu PANG Xu-feng |
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| Abstract: | The hidden layer node numbers and network topology of traditional BP neural network,were optimized by improved genetic algorithm.It was proposed that the gas density forecast model in mine working environment with genetic neural network,attached with an example of some mine to simulate.The result of test is consistent with the real one. |
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| Keywords: | coal mine genetic algorithm neural network gas density,forecast |
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