基于径向基的瓦斯涌出量灰色预测模型

摘要：

为了进一步预防煤层瓦斯突出,实现准确、快速预测煤矿瓦斯涌出量的大小,首先采用1-AGO对样本数据进行处理,建立灰色(GM)预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值;采用阜新煤矿某工作面瓦斯涌出量的历史数据进行建模,实验结果表明,GM- RBF组合模型在预测精度及训练误差方面均优于单一的GM模型和RBF神经网络预测模型；算法计算简便,减弱了数据的随机性及模型误差,煤矿瓦斯涌出量的预测平均误差减小到1.57％.

关键词：瓦斯涌出量、灰色预测、RBF、预测精度

所属期刊栏目：20

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁教育厅高等学校科研计划项目2009A351

在线出版日期：2012-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1218-1221