煤矿涌水量的灰色RBF网络预测模型

• 作者: 王洋洋 郭凤仪 郭长娜
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 涌水量 灰色预测 RBF 预测精度
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 300-302,310
• 分类号: TP39
• 语种: 中文

摘要

为了达到准确、快速预测煤矿涌水量的目的,实现煤矿井下可靠、节能自动排水的需要,首先采用1-AGO对数据进行处理,得到规律性较强的累加数据,建立灰色预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值；利用某矿-600m工作面年均涌水量的历史数据进行建模,实验结果表明,灰色RBF模型在预测精度方面优于单一的灰色模型;其模型计算简便,减弱了数据的随机性及模型误差,提高了煤矿涌水量的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭凤仪	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	134	1148	18.0	27.0
2	郭长娜	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	8	83	5.0	8.0
3	王洋洋	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	9	83	5.0	9.0