基于广义回归神经网络的瓦斯涌出量预测

• 作者: 葛江
• 来源期刊: 石家庄铁道大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 涌出量 预测 GRNN
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与网络工程
• 页码范围: 105-108
• 页数: 4页
• 分类号: TD712
• 字数: 1839字
• 语种: 中文

摘要

简要介绍了瓦斯涌出量预测问题和广义回归神经网络(GRNN)的特点,指出与常用的BP神经网络相比,使用广义回归神经网络(GRNN)具有收敛迅速、人为干扰小等优点,适宜用于瓦斯涌出量的预测.并对一个案例进行预测,证明了广义回归神经网络(GRNN)可以满足实际生产的精度要求,较好解决瓦斯涌出量预测的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛江	西南交通大学交通运输与物流学院	3	11	3.0	3.0