【摘 要】
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将混沌学理论与广义神经网络相结合构建了基于CT-GRNN的采场顶板位移预测模型。首先应用Matlab混沌工具箱,对顶板位移数据进行混沌判别,得出顶板位移数据混沌时间序列的特点,
【机 构】
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中南大学资源与安全工程学院,中国五矿集团公司五矿勘查开发有限公司
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将混沌学理论与广义神经网络相结合构建了基于CT-GRNN的采场顶板位移预测模型。首先应用Matlab混沌工具箱,对顶板位移数据进行混沌判别,得出顶板位移数据混沌时间序列的特点,进而对顶板位移数据进行相空间重构,最后采用广义回归神经网络对采场顶板位移进行预测。以新桥矿E15、E27采场顶板位移预测为例,CT-GRNN模型的预测误差分别为2.1%和2.6%,相比传统BP神经网络预测（预测误差分别为5.7%和4.8%）,精度得到大幅度提高,可作为采场顶板位移预测的一种新手段。
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