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神经树在煤与瓦斯突出预测中应用研究

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由于煤与瓦斯突出影响因素之间存在着复杂的非线性关系,为准确预测煤与瓦斯突出的危险性,本文提出了基于柔性神经树的煤与瓦斯突出预潮模型,其中利用多表达式编程和粒子群优化算法分别优化了自身的结构及相关参数,使得神经树具有强大的预测和分类能力,与传统神经网络相比具有更加灵活的自动优化能力.通过采用实测数据对算法进行了验证. 结果 表明与常规预测方法相比较,该模型的预测准确性高,具有良好的适应性和有效性.
Study and Application on the Methods for Predicting Coal and Gas Outburst Based on Neural Tree

沈学利、张红岩、黄秀

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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,葫芦岛125105

济南大学信息科学与工程学院,济南250022

神经树 多表达式编程 粒子群优化算法 煤与瓦斯突出

2010

世界科技研究与发展
中国科学院院士工作局,中国工程院学部工作局,中国科学院综合计划局,中国科学院成都文献情报中心

世界科技研究与发展

CSTPCDCSCD
影响因子：0.193
ISSN：1006-6055
年,卷(期)：2010.32(3)
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