10.3969/j.issn.1674-1803.2009.10.010
基于遗传算法和BP神经网络的矿井涌水量预测
为避免BP神经网络极易陷入局部解的问题,针对遗传算法具有全局寻优的特点,提出了用遗传算法优化BP神经网络预测方法,并以刘桥二矿为例,对其矿井涌水量进行了预测.首先选取刘桥二矿区的2005年3月至2006年12月的矿井涌水量数据进行分析,然后使用遗传算法优化BP网络的初始权值和阈值,最后使用BP神经网络进行训练.将其成果与纯BP网络算法进行比较,结果表明:遗传算法优化BP神经网络的预测方法的预测精度高于纯BP网络算法,将其应用于矿井涌水量预测是有效可行的.
BP神经网络、遗传算法、矿井涌水量、刘桥二矿
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TD742;O242(矿山安全与劳动保护)
2010-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
37-38,66
