【摘 要】
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由于传统煤与瓦斯突出预测方法难以理清多种致因间的非线性关系,提出依据人工神经网络建立新的预测方法。基于枚举法思想改进BP、RBF神经网络,使其能够迭代出最佳隐藏层层数
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由于传统煤与瓦斯突出预测方法难以理清多种致因间的非线性关系,提出依据人工神经网络建立新的预测方法。基于枚举法思想改进BP、RBF神经网络,使其能够迭代出最佳隐藏层层数、神经元个数以及spread值,并引入GA-BP、GRNN神经网络对矿区实测数据进行学习仿真,对比4类不同的神经网络预测煤与瓦斯突出规模的性能。结果表明,改进后的BP神经网络基于矿区实测样本得出最佳拓扑结构,预测性能优于依据传统经验公式所确定的拓扑结构;改进后的RBF神经网络的spread值取1时,预测性能最优。在训练集挑选合适的情况下,4类
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