【摘 要】
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针对现有 Back-propagation(BP)神经网络在煤与瓦斯突出预测中的不足,包括权值阈值随机产生、BP 神经网络隐藏层数 和神经元个数难以确定,使用枚举法改进 BP 神经网络,特征选择、筛选出适合的 BP 神经网络参数,并加入遗传算法(GA) 进行优化,构建 GA-BP 神经网络。综合考虑突出煤层的 7 个因素,分别对 14 个含瓦斯煤层,使用 GA-BP 神经网络进行 煤与瓦斯突出预测,获得了较准确的预测结果。同时发现改进后的 BP 神经网络拥有优于使用 PCA 特征降维后的性能,在 样本特征
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针对现有 Back-propagation(BP)神经网络在煤与瓦斯突出预测中的不足,包括权值阈值随机产生、BP 神经网络隐藏层数 和神经元个数难以确定,使用枚举法改进 BP 神经网络,特征选择、筛选出适合的 BP 神经网络参数,并加入遗传算法(GA) 进行优化,构建 GA-BP 神经网络。综合考虑突出煤层的 7 个因素,分别对 14 个含瓦斯煤层,使用 GA-BP 神经网络进行 煤与瓦斯突出预测,获得了较准确的预测结果。同时发现改进后的 BP 神经网络拥有优于使用 PCA 特征降维后的性能,在 样本特征
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