瓦斯涌出量的混合pi-sigma模糊神经网络预测模型

• 作者: 张全柱 潘玉民 赵立永
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 混合pi-sigma模糊神经网络 瓦斯涌出量 预测 图形用户界面
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1045-1049
• 分类号: TP273
• 字数: 4541字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01045

摘要

提出了一种利用混合pi-sigma模糊神经推理方法建立瓦斯涌出量的预测模型.该模型采用高斯基函数作为模糊子集的隶属度函数,可在线动态调整隶属度函数和结论参数.与神经网络预测模型比较,该模型具有物理意义明确、原理清晰、收敛速度快、预测精度高等特点,在对某矿瓦斯涌出量数据的仿真结果表明,该方法预测准确度高、速度快,并且结果具有可重复性,证明该方法是有效的.为便于工程实际应用,在Matlab环境中开发了基于图形用户界面(GUI)的仿真应用界面,给出了使用方法和预测结果.实验同时表明,对所采用的数据,模型的训练精度设置为0.001时网络的泛化能力最好,网络训练精度和预测精度之间不具有正比关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张全柱	华北科技学院电子信息工程学院	55	239	7.0	13.0
2	潘玉民	华北科技学院电子信息工程学院	40	142	5.0	10.0
3	赵立永	华北科技学院电子信息工程学院	12	47	4.0	6.0