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煤矿瓦斯涌出量的非线性降维Elman动态预测模型
  • 520
  • 155
  • 作者

    魏林付华尹玉萍

  • 单位

    辽宁工程技术大学基础教学部辽宁工程技术大学电气与控制工程学院

  • 摘要
    为对回采工作面绝对瓦斯涌出量进行有效预测,提出非线性降维的改进Elmand动态预测模型.模型采用非线性映射在特征空间内对数据进行有效降维,以此确定神经网络输入数目,并利用自适应蚁群微分进化算法对改进的Elman神经网络(IENN)的阈值、权值、自反馈因子和增益因子行全局寻优.将该预测模型用于矿井监测的历史数据进行检验.研究结果表明:模型能够有效地减少预测模型的输入变量个数,并且相比其他预测模型提高了预测的精度和效率.
  • 关键词

    绝对瓦斯涌出量非线性映射蚁群算法微分进化算法Elman神经网络

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金项目(51274118)；
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