一种瓦斯涌出量系统预测辨识模型的研究

• 作者: 付华 闫孝姮 陈伟华
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯涌出量 非线性动态系统 混沌免疫遗传优化算法 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 592-595,599
• 页数: 5页
• 分类号: TP27
• 字数: 3688字
• 语种: 中文

摘要

针对煤与瓦斯突出灾害中瓦斯涌出量的辨识预测问题,结合采煤工作面瓦斯涌出量系统的现场实际特点,提出了混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)与Elman神经网络相结合的耦合算法(CIGOA-ENN).利用GIGOA的全局寻优能力替代梯度下降法,以克服Elman神经网络固有的缺陷.并根据输入的数据,构造基于CIGOA和ENN耦合算法的瓦斯涌出量系统辨识预测模型.利用矿区采集的现场监测数据进行仿真预测,实验表明该预测模型与BPNN,GA-ENN等神经网络预测模型相比,其收敛速度更快、收敛精度更高、鲁棒性更强,为解决煤矿瓦斯涌出量的预测问题提供了一个行之有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付华	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	242	1698	20.0	28.0
2	陈伟华	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	22	93	5.0	8.0
3	闫孝姮	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	34	116	5.0	9.0