电脑开发与应用
電腦開髮與應用
전뇌개발여응용
COMPUTER DEVELOPMENT & APPLICATIONS
2011年
4期
1-3,6
,共4页
商空间%多侧面递进算法%履盖算法%瓦斯浓度预测
商空間%多側麵遞進算法%履蓋算法%瓦斯濃度預測
상공간%다측면체진산법%리개산법%와사농도예측
针对瓦斯浓度预测存在多因素影响的特点,在商空间理论下,采用多种粒度,从不同的角度(层次)来分析瓦斯预测的数据,同时利用商空间的合成和多侧面递进算法,提出一种神经网络模型和覆盖算法结合的模型来对瓦斯浓度进行预测.通过对测试样本进行实验,结果表明,该方法比传统方法具有更好的预测效果.
針對瓦斯濃度預測存在多因素影響的特點,在商空間理論下,採用多種粒度,從不同的角度(層次)來分析瓦斯預測的數據,同時利用商空間的閤成和多側麵遞進算法,提齣一種神經網絡模型和覆蓋算法結閤的模型來對瓦斯濃度進行預測.通過對測試樣本進行實驗,結果錶明,該方法比傳統方法具有更好的預測效果.
침대와사농도예측존재다인소영향적특점,재상공간이론하,채용다충립도,종불동적각도(층차)래분석와사예측적수거,동시이용상공간적합성화다측면체진산법,제출일충신경망락모형화복개산법결합적모형래대와사농도진행예측.통과대측시양본진행실험,결과표명,해방법비전통방법구유경호적예측효과.
