基于BP和RBF神经网络的煤与瓦斯突出模型研究

• 作者: 张雪英 朱政江
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 煤与瓦斯突出 BP神经网络 RBF神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化与计算机
• 页码范围: 571-575
• 页数: 5页
• 分类号: TD713|TP183
• 字数: 2492字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2014.05.015

摘要

煤与瓦斯突出是一种复杂的非线性地质危害,建立适当的多指标非线性模型是预测的重点.通过采用两个均具有非线性、自主学习、自组织以及并行处理能力的BP及RBF人工神经网络,分别对煤与瓦斯的突出预测问题进行了建模比较.通过对山西某煤矿的实测数据在MATLAB环境下进行了仿真研究及测试,研究了两者在预测准确度和收敛速度方面的区别.仿真结果表明:RBF神经网络预测结果更快速且准确可靠,在煤与瓦斯突出预测方面具有实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雪英	太原理工大学信息工程学院	233	1213	15.0	23.0
2	朱政江	山西省科学技术情报研究所研究中心	9	18	3.0	3.0