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核k均值RBFNN的煤与瓦斯突出预测研究
核k均值RBFNN的煤与瓦斯突出预测研究
作者:
秦勇
贺振武
郭勇义
陈立潮
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
径向基神经网络
聚类分析
煤与瓦斯突出
摘要:
针对BPNN模型在煤与瓦斯突出预测中存在收敛慢、误差较大等问题,建立了RBFNN模型对煤与瓦斯突出进行预测.采用对样本具有普适性的核k均值聚类算法来确定RBF的中心、梯度下降自适应算法优化网络宽度参数和递推最小二乘法算法调整网络权值.并用国内煤矿的煤与瓦斯突出实测数据对该混合算法及模型进行了验证.实验结果表明,本研究的方法在预测精度和收敛速度上均优于BPNN和基于经典k均值聚类算法的RBFNN,具有良好的实用性和有效性.
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文献信息
篇名
核k均值RBFNN的煤与瓦斯突出预测研究
来源期刊
计算机与数字工程
学科
工学
关键词
径向基神经网络
聚类分析
煤与瓦斯突出
年,卷(期)
2011,(7)
所属期刊栏目
算法与分析
研究方向
页码范围
1-5,50
页数
分类号
TP183
字数
3741字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1672-9722.2011.07.001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈立潮
太原科技大学计算机科学与技术学院
127
682
13.0
19.0
2
郭勇义
太原科技大学环境工程学院
40
443
11.0
20.0
3
秦勇
太原科技大学计算机科学与技术学院
2
8
1.0
2.0
4
贺振武
太原科技大学计算机科学与技术学院
2
8
1.0
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节点文献
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(0)
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二级参考文献(1)
1994(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1996(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
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参考文献(3)
二级参考文献(1)
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参考文献(0)
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参考文献(2)
二级参考文献(0)
2011(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2013(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
径向基神经网络
聚类分析
煤与瓦斯突出
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与数字工程
主办单位:
中国船舶重工集团公司第七0九研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1672-9722
CN:
42-1372/TP
开本:
大16开
出版地:
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
邮发代号:
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
总被引数(次)
47579
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