矿井瓦斯涌出量的灰色小波神经网络预测模型
100 积分
50
评分
4.6 积分- 详情
- 2021-04-28
- 简介
pdf
- 468KB
- 页数 3P
- 阅读 81
- 下载 22
矿井瓦斯涌出量预测一直是煤矿生产过程中倍受关注的问题。它受众多因素的影响,而各因素之间的非线性关系错综复杂。近年来,许多的学者利用人工神经网络对非线性的对象建模预测,但是存在收敛速度慢,易陷入局部极小等缺点。本文将灰色理论引入小波神经网络模型中,其中灰色模型利用累加生成的新数据建模,突出趋势项影响,小波神经网络通过灰色模型的预测结果进行再预测,使得小波神经网络的非线性激励函数更加易于逼近,减小周期和随机成分,提高了涌出量预测精度,表明了该模型可靠性。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
矿井瓦斯涌出量的灰色小波神经网络预测模型 468KB
R/S分析及矿井瓦斯涌出量的分形预测 303KB
大西煤矿矿井瓦斯涌出量预测及误差分析 174KB
基坑变形灰色人工神经网络预测模型及其应用 171KB
BP神经网络-灰色系统联合模型预测软基沉降量 357KB
基于小波神经网络的建筑火灾预测模型及应用 239KB
井巷施工中瓦斯涌出量钻孔预测法 115KB
灰色神经网络模型在建筑物变形预报中的应用 656KB
基于灰色神经网络的公路物流需求量预测模型 699KB
一个基于灰色神经网络组合的交通量预测模型应用研究 233KB