矿井瓦斯涌出量的遗传神经网络预测研究

摘要：

矿井瓦斯涌出系统是非线性变化的复杂系统,传统的瓦斯涌出量预测方法存在一定的局限性.根据改进遗传算法(IGA)和BP算法的特点,将两者结合起来,利用改进遗传算法优化BP网络权重和阈值,形成IGA-BP混合算法,用于对矿井瓦斯涌出量进行科学预测.检验结果表明,基于IGA-BP混合算法的遗传神经网络模型可靠,预测精度高,效果良好.

关键词：遗传算法、神经网络、IGA-BP、瓦斯涌出量预测

所属期刊栏目：19

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：53-56