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摘要:
针对井下煤岩界面识别的实际情况,采用相同的初始数据分别建立了BP神经网络模型、小波神经网络模型和串联灰色神经网络模型,并利用三种模型进行预测,预测结果表明:这种灰色神经网络模型残差明显小于其它两种神经网络模型,预测精度较高,适合应用.
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文献信息
篇名 基于灰色神经网络的煤岩界面预测研究
来源期刊 自动化与仪器仪表 学科 工学
关键词 煤岩界面 灰色神经网络 预测精度
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 控制理论研究
研究方向 页码范围 16-18
页数 分类号 TP13
字数 1703字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-9227.2012.02.007
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 闵振辉 黑龙江科技学院机械工程学院 14 29 3.0 4.0
2 何勇华 5 18 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
煤岩界面
灰色神经网络
预测精度
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
自动化与仪器仪表
月刊
1001-9227
50-1066/TP
大16开
重庆市渝北区人和杨柳路2号B区
78-8
1981
chi
出版文献量(篇)
9657
总下载数(次)
37
总被引数(次)
30777
论文1v1指导