基于灰色RBF神经网络瓦斯涌出量预测

• 作者: 杨永康 白宇
• 来源期刊: 山西煤炭
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色理论 RBF神经网络 瓦斯涌出量 预测
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 安全管理工程与灾害防治
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: TD712
• 字数: 2237字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.cnki.issn1672-5050sxmt.2015.06.008

摘要

影响瓦斯涌出量的各种因素往往存在高度非线性，神经网络适合处理高度非线性数据，但样本数据随机性往往容易影响神经网络模型的预测精度，所以将改进的灰色模型引入进来弱化样本的随机性。又考虑到瓦斯预测上，RBF神经网络比BP神经网络更有优势，通过做差值将改进的灰色GM(1，1）模型和RBF神经网络结合起来，建立灰色RBF神经网络模型。仿真实验证明，灰色RBF神经网络模型比RBF神经网络模型的预测精度更高，达到了较理想的预测效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨永康	太原理工大学矿业工程学院	60	397	11.0	18.0