遗传算法优化径向基神经网络的尾矿库安全预测

• 作者: 李仲学 王英博 闫吉府
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 遗传算法 尾矿库 安全预测
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 182-184,199
• 页数: 4页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 3192字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.03.042

摘要

在研究径向基（RBF）神经网络的基础上，利用遗传算法对其进行优化，并结合尾矿库系统安全状况与各影响因素之间的非线性关系，将优化的 RBF 神经网络应用于尾矿库安全预测中。为证明该优化网络的优越性，将优化后的 RBF 网络和传统 RBF 网络进行仿真实验，结果表明优化后的 RBF 网络较传统 RBF 网络在尾矿库安全预测的精度和速度效果更好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李仲学	北京科技大学金属矿山高校开采与安全教育部重点实验室	139	1828	23.0	34.0
2	王英博	北京科技大学金属矿山高校开采与安全教育部重点实验室	38	255	10.0	14.0
6	闫吉府	辽宁工程技术大学软件学院	1	4	1.0	1.0