【摘 要】
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针对神经网络在煤矿瓦斯浓度预测中存在缺少大量实时数据和难以精确建模的问题,建立一种遗传算法优化灰色神经网络模型.采用灰色预测少数据模型理论和神经网络的自学习能力构
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针对神经网络在煤矿瓦斯浓度预测中存在缺少大量实时数据和难以精确建模的问题,建立一种遗传算法优化灰色神经网络模型.采用灰色预测少数据模型理论和神经网络的自学习能力构建改进的瓦斯浓度预测模型,并利用遗传算法对该模型的初始权值和阈值进行优化.结果表明,遗传算法优化灰色神经网络模型较传统模型提高了瓦斯浓度的预测精度和速度.该研究为预防瓦斯事故的发生提供了有益参考.
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