【摘 要】
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以大隆矿矿井为例,针对BP算法存在极易陷入局部最优与过拟合导致网络泛化能力不足问题,采用灰色神经网络理论与遗传算法相结合,在构建GNNM(1,1)基础上引入GA加以优化,预测分
【机 构】
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黑龙江科技学院电气与信息工程学院,
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以大隆矿矿井为例,针对BP算法存在极易陷入局部最优与过拟合导致网络泛化能力不足问题,采用灰色神经网络理论与遗传算法相结合,在构建GNNM(1,1)基础上引入GA加以优化,预测分析了2001~2003年煤矿涌水量,构建了煤矿涌水量预测模型,并进行了Matlab仿真。
Taking Dalong Mine as an example, aiming at the problem that BP algorithm can not easily fall into the local optimality and over-fit the generalized network, the combination of gray neural network theory and genetic algorithm is used to construct the foundation of GNNM (1,1) On the introduction of GA to be optimized, prediction of coal mine water inflow from 2001 to 2003, the construction of coal mine water inflow prediction model, and the Matlab simulation.
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