基于BP和RBFNN的神经网络算法在瓦斯预测中的应用及比较

• 作者: 刘永嘉 唐亮 李春生 许虎 高晓棠
• 来源期刊: 中国安全生产科学技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: BP网络 径向基函数 递归正交最小二乘 瓦斯预测
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论著
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: V216.5
• 字数: 1998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-193X.2007.06.008

摘要

煤与瓦斯突出是目前导致井下事故的直接原因,及时准确地预测瓦斯突出情况,对于保障井下安全生产有着十分重要地意义.神经网络有良好地自学习和自感应能力.文中将BP算法和基于径向基函数的递归正交最小二乘算法应用于瓦斯预测中,同时比较了两种算法的优点及缺点.仿真测试结果表明,径向基函数神经网络在瓦斯预测中有着更好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高晓棠	新疆时代石油工程有限公司电信所	5	9	1.0	3.0
2	李春生	新疆时代石油工程有限公司电信所	6	24	2.0	4.0
3	许虎	徐州工程学院信电工程学院	1	9	1.0	1.0
4	刘永嘉	新疆时代石油工程有限公司电信所	1	9	1.0	1.0