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基于遗传算法优化BP神经网络的瓦斯浓度预测研究
引用本文:刘奕君,赵强,郝文利.基于遗传算法优化BP神经网络的瓦斯浓度预测研究[J].矿业安全与环保,2015(2):56-60.
作者姓名:刘奕君  赵强  郝文利
作者单位:1. 徐州医学院 医学信息学院,江苏 徐州221000; 徐州医学院 现代教育技术中心,江苏 徐州221000
2. 徐州矿务集团有限公司 夹河煤矿,江苏 徐州,221000
摘    要:为了提高瓦斯浓度预测的精度和稳定性,提出了将遗传算法(GA)与BP神经网络结合的预测方法。利用BP神经网络能以任意精度逼近非线性函数的优点,结合遗传算法的全局搜索能力,优化神经网络权值和阈值,建立GA—BP混合算法模型预测瓦斯浓度。实验结果表明,GA—BP算法与BP神经网络相比,具有较高的预测精度和较强的稳定性。

关 键 词:瓦斯浓度  BP神经网络  遗传算法  预测

Study of Gas Concentration Prediction Based on Genetic Algorithm and Optimizing BP Neural Network
LIU Yijun,ZHAO Qiang,HAO Wenli.Study of Gas Concentration Prediction Based on Genetic Algorithm and Optimizing BP Neural Network[J].Mining Safety & Environmental Protection,2015(2):56-60.
Authors:LIU Yijun  ZHAO Qiang  HAO Wenli
Affiliation:LIU Yijun;ZHAO Qiang;HAO Wenli;School of Medical Information,Xuzhou Medical College;Modern Educational Technology Center,Xuzhou Medical College;Jiahe Mine of Xuzhou Coal Mining Group Co.,Ltd.;
Abstract:
Keywords:gas concentration  BP neural network  genetic algorithms  prediction
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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