灰色Elman神经网络的矿井瓦斯涌出量预测

• 作者: 贾花萍
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色 Elman神经网络 瓦斯涌出量 融合 预测
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 236-238,242
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3210字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.06.059

摘要

为了准确预测矿井瓦斯涌出量，将灰色理论与Elman神经网络模型结合，建立矿井瓦斯涌出量预测模型。灰色系统能较好地预测变化的趋势，而Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点。对于煤矿生产中瓦斯涌出量的预测，两者结合能够发挥各自的优势，以某煤矿矿井为例，影响瓦斯涌出量的因素为预测因子建立灰色理论与Elman神经网络融合的预测模型。结果表明，灰色Elman神经网络模型优于传统灰色预测模型，提高了预测精度，达到了很好的预测效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾花萍	渭南师范学院数学与信息科学学院	37	95	5.0	6.0