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基于ASGSO-ENN算法的瓦斯涌出量动态预测模型
基于ASGSO-ENN算法的瓦斯涌出量动态预测模型
作者:
付华
訾海
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
绝对瓦斯涌出量
非线性系统
预测模型
自适应步长萤火虫群优化
Elman神经网络
动态反馈
摘要:
针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,引入荧光因子以自适应调整搜索步长,用于改善基本萤火虫算法后期收敛速度慢及容易陷入局部最优的缺陷.将改进后的自适应步长萤火虫算法与Elman动态反馈神经网络相结合,用于辨识瓦斯涌出非线性系统.通过实时对网络的权值、阈值进行全局寻优,建立基于ASGSO-ENN耦合算法的绝对瓦斯涌出量预测模型.利用矿井监测到的各项历史数据进行实验,结果表明,该模型的预测均方根误差为0.103 4,平均相对变动值为0.000 387.相比于其他工程常用的预测模型,具备更高的预测精度与更强的泛化能力.
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神经网络
基于MPSO-RBF的瓦斯涌出量预测研究
RBF神经网络
改进的PSO算法
瓦斯预测
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文献信息
篇名
基于ASGSO-ENN算法的瓦斯涌出量动态预测模型
来源期刊
计算机工程
学科
工学
关键词
绝对瓦斯涌出量
非线性系统
预测模型
自适应步长萤火虫群优化
Elman神经网络
动态反馈
年,卷(期)
2015,(7)
所属期刊栏目
开发研究与工程应用
研究方向
页码范围
317-321
页数
5页
分类号
TP301.6
字数
4246字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-3428.2015.07.060
五维指标
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
訾海
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
4
45
3.0
4.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
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参考文献(5)
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参考文献(1)
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研究主题发展历程
节点文献
绝对瓦斯涌出量
非线性系统
预测模型
自适应步长萤火虫群优化
Elman神经网络
动态反馈
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
主办单位:
华东计算技术研究所
上海市计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-3428
CN:
31-1289/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市桂林路418号
邮发代号:
4-310
创刊时间:
1975
语种:
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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