基于WNN算法改进的瓦斯短时预测与仿真

摘要：

将矿井瓦斯作为研究对象,结合小波神经网络构建预测模型,并采用改进算法对预测模型进行训练和进化.优化网络中的模型参数,完成对瓦斯浓度的短时预测,为瓦斯监控及提前预警提供客观的参考和依据.通过对预测模型的432次训练进化和Matlab仿真表明,该模型预测精度高,训练误差小,收敛速度快,能够满足实际工程应用的要求.

关键词：小波神经网络、算法改进、瓦斯预测、短时预测、预测模型、Matlab

所属期刊栏目：41

分类号：TN911.73-34;TP183

资助基金：国家重点星火计划项目2011GA690005;江苏省现代服务业发展专项引导资金项目KA122117019

在线出版日期：2018-12-26（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：58-61