【摘 要】
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针对矿井突水事故的预测问题,提出一种基于极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）的矿井突水水源识别新方法。该方法是一种单隐含层前馈神经网络学习算法,在训练过程中无需
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究基金项目(KJ1601903)
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针对矿井突水事故的预测问题,提出一种基于极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）的矿井突水水源识别新方法。该方法是一种单隐含层前馈神经网络学习算法,在训练过程中无需调整初始连接权值和阈值,只需要设置隐含层神经元个数即可获得最优解。以梧桐庄煤矿水质为例,通过MATLAB仿真证实,该方法不仅克服了常规BP神经网络受初始权值和阈值影响的缺陷,而且识别精度更高;在突水预测方面有很好的应用前景。
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