基于WNN算法改进的瓦斯短时预测与仿真

• 作者: 章万静 赵陇 郑先彬 韩锐
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 小波神经网络 算法改进 瓦斯预测 短时预测 预测模型 Matlab
• 年，卷（期）: 2018,（23）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73-34|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.23.013

摘要

将矿井瓦斯作为研究对象,结合小波神经网络构建预测模型,并采用改进算法对预测模型进行训练和进化.优化网络中的模型参数,完成对瓦斯浓度的短时预测,为瓦斯监控及提前预警提供客观的参考和依据.通过对预测模型的432次训练进化和Matlab仿真表明,该模型预测精度高,训练误差小,收敛速度快,能够满足实际工程应用的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章万静		2	4	1.0	2.0
2	赵陇		3	4	1.0	2.0
3	郑先彬		1	3	1.0	1.0
4	韩锐		1	3	1.0	1.0