基于BP和RBF神经网络的煤与瓦斯突出预测研究

• 作者: 党建武 王新 马宏锋
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: BP神经网络 径向基神经网络 预测 煤与瓦斯突出
• 年，卷（期）: 2010,（19）
• 页码范围: 42-43,5
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.19.016

摘要

通过对煤与瓦斯原始样本的学习,对待报样本突出情况的预测进行了实例分析,为煤与瓦斯突出预测预报提供理论参考依据.利用煤与瓦斯突出的数据指标,建立了煤与瓦斯突出样本数据预测的BP神经网络和径向基神经网络模型.实验表明,采用径向基神经网络模型,比BP神经网络具有误差小,训练快等优点,能克服常规方法在煤与瓦斯突出危险中不稳定不准确的缺点,因此有更广泛的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党建武	兰州交通大学电子与信息工程学院	205	1363	18.0	23.0
2	王新		1	7	1.0	1.0