计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2012年
5期
201-204,230
,共5页
安全预测%模糊神经网络%信息融合%煤矿瓦斯
安全預測%模糊神經網絡%信息融閤%煤礦瓦斯
안전예측%모호신경망락%신식융합%매광와사
研究煤矿井下安全状况预测问题.针对现有预测模型因采用的信息融合算法单一导致的精度低的缺点,提出一种更适合矿井的基于模糊神经网络的信息融合预测模型;并重点针对现有的模型训练算法速度慢、难以适应井下要求的缺点,提出一种改进的LMBP算法,通过引入判别因子大幅提高模型的训练速度.仿真结果表明,预测模型在训练速度上比传统BP算法和LMBP算法分别提升了6倍和3.2倍,而且预测精度能够满足煤矿实际要求.
研究煤礦井下安全狀況預測問題.針對現有預測模型因採用的信息融閤算法單一導緻的精度低的缺點,提齣一種更適閤礦井的基于模糊神經網絡的信息融閤預測模型;併重點針對現有的模型訓練算法速度慢、難以適應井下要求的缺點,提齣一種改進的LMBP算法,通過引入判彆因子大幅提高模型的訓練速度.倣真結果錶明,預測模型在訓練速度上比傳統BP算法和LMBP算法分彆提升瞭6倍和3.2倍,而且預測精度能夠滿足煤礦實際要求.
연구매광정하안전상황예측문제.침대현유예측모형인채용적신식융합산법단일도치적정도저적결점,제출일충경괄합광정적기우모호신경망락적신식융합예측모형;병중점침대현유적모형훈련산법속도만、난이괄응정하요구적결점,제출일충개진적LMBP산법,통과인입판별인자대폭제고모형적훈련속도.방진결과표명,예측모형재훈련속도상비전통BP산법화LMBP산법분별제승료6배화3.2배,이차예측정도능구만족매광실제요구.
