基于灰色RBF神经网络瓦斯涌出量预测

影响瓦斯涌出量的各种因素往往存在高度非线性,神经网络适合处理高度非线性数据,但样本数据随机性往往容易影响神经网络模型的预测精度,所以将改进的灰色模型引入进来弱化样本的随机性。又考虑到瓦斯预测上,RBF神经网络比BP神经网络更有优势,通过做差值将改进的灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络结合起来,建立灰色RBF神经网络模型。仿真实验证明,灰色RBF神经网络模型比RBF神经网络模型的预测精度更高,达到了较理想的预测效果。