基于粒子群优化神经网络的煤层底板突水预测

• 作者: 潘晖 王继尧
• 来源期刊: 山西焦煤科技
• 学科: 工学
• 关键词: 煤层底板突水 粒子群优化算法 神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 34-36,42
• 页数: 4页
• 分类号: TD745.21
• 字数: 3064字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0652.2009.01.013

摘要

阐述了运用粒子群优化人工神经网络建立煤层底板突水预测模型的思路与方法,利用粒子群优化神经网络模型的权值和阈值,克服了神经网络容易收敛到局部最小值,以及收敛速度慢的缺点.实践表明:该方法不仅能更快地收敛于最优解,且预测精度有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王继尧	中国矿业大学资源与地球学院	35	451	10.0	21.0
2	潘晖	中国矿业大学资源与地球学院	2	9	2.0	2.0