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基于GA-
BP网络模型
的煤矿底板突水非线性预测评价
以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。
2024-01-08 19:32:30
621KB
BP神经网络
遗传算法
底板突水
1
基于粒子群优化算法的
BP网络模型
在径流预测中的应用.pdf
基于粒子群优化算法的
BP网络模型
在径流预测中的应用.pdf
2022-07-10 18:01:10
273KB
计算机
基于粒子群优化算法的
BP网络模型
在径流预测中的应用.pdf
基于粒子群优化算法的
BP网络模型
在径流预测中的应用.pdf
2021-10-08 23:20:17
187KB
算法
粒子群
数据结构
参考文献
BP预测模型-优化后的
神经网络BP预测算法,经过优化后的模型代码见附件,matlab格式代码。
2019-12-21 21:10:23
10KB
Bp网络模型
1
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