CAJ | 학술논문

鉴于BP神经网络在预测中收敛速度慢，易陷入局部最优等缺陷，提出了利用连续型小波神经网络进行煤层底板破坏深度预测；简单介绍了连续型小波神经网络的网络结构与学习过程，为隐节点数的确定提供了经验公式以及判断多余隐节点的检验公式，避免了BP网络在确定隐节点数上的盲目性。通过连续型小波神经网络进行底板破坏深度实例预测，并与BP神经网络的预测结果进行对比，结果表明：利用连续型小波神经网络预测底板破坏深度的方法科学可行，相对误差更小，预测精度更高。
감우BP신경망락재예측중수렴속도만，역함입국부최우등결함，제출료이용련속형소파신경망락진행매층저판파배심도예측；간단개소료련속형소파신경망락적망락결구여학습과정，위은절점수적학정제공료경험공식이급판단다여은절점적검험공식，피면료BP망락재학정은절점수상적맹목성。통과련속형소파신경망락진행저판파배심도실례예측，병여BP신경망락적예측결과진행대비，결과표명：이용련속형소파신경망락예측저판파배심도적방법과학가행，상대오차경소，예측정도경고。