基于BP和RBF神经网络的煤与瓦斯突出预测研究

摘要：

通过对煤与瓦斯原始样本的学习,对待报样本突出情况的预测进行了实例分析,为煤与瓦斯突出预测预报提供理论参考依据.利用煤与瓦斯突出的数据指标,建立了煤与瓦斯突出样本数据预测的BP神经网络和径向基神经网络模型.实验表明,采用径向基神经网络模型,比BP神经网络具有误差小,训练快等优点,能克服常规方法在煤与瓦斯突出危险中不稳定不准确的缺点,因此有更广泛的应用价值.

关键词：BP神经网络、径向基神经网络、预测、煤与瓦斯突出

所属期刊栏目：26

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：甘肃省自然科学基金;基金申请人:马宏锋;项目名称:基于软计算的分布式智能交通视觉监控技术研究096RJZA084;高等学校博士学科点专项科研基金项目:基金申请人:党建武;项目名称:软计算技术在铁路智能分布监控系统中的应用研究20060732002

在线出版日期：2014-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：42-43,5