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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

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【作者】 刘奕君赵强郝文利

【Author】 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.;

【机构】 徐州医学院医学信息学院徐州医学院现代教育技术中心徐州矿务集团有限公司夹河煤矿

【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
【所属期刊栏目】 应用技术 (2015年02期)
  • 【分类号】TD712
  • 【被引频次】44
  • 【下载频次】987
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