南华大学学报(自然科学版)
南華大學學報(自然科學版)
남화대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF NANHUA UNIVERSITY(SCIENCE AND TECHNOLOGY)
2012年
3期
28-35
,共8页
张志军%丁德馨%刘永%贺桂成
張誌軍%丁德馨%劉永%賀桂成
장지군%정덕형%류영%하계성
岩土工程%模式搜索算法%自适应神经模糊推理方法%预测问题
巖土工程%模式搜索算法%自適應神經模糊推理方法%預測問題
암토공정%모식수색산법%자괄응신경모호추리방법%예측문제
geotechnical engineering%pattern search algorithm%ANFIS%prediction problem
矿山中的岩土工程灾害预测问题,是采矿工程领域亟需研究解决的重大课题.本文即针对这些问题,采用正交试验设计法和模式搜索算法研究了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的训练参数和模型结构的优化方法,提出和建立了基于模式搜索算法的自适应神经模糊推理方法(PSA‐ANFIS).进一步采用一多峰函数进行离散,构建了训练数据对、检测数据对和预测数据对,对PSA‐ANFIS 的拟合能力和预测能力进行了研究.结果表明,无论是在拟合精度和预测精度上,还是在训练参数的调整、模型结构的建立和训练过程上,PSA‐ANFIS均适合于解决矿山岩土工程灾害预测这一高度非线性的映射问题.
礦山中的巖土工程災害預測問題,是採礦工程領域亟需研究解決的重大課題.本文即針對這些問題,採用正交試驗設計法和模式搜索算法研究瞭自適應神經模糊推理繫統(ANFIS)的訓練參數和模型結構的優化方法,提齣和建立瞭基于模式搜索算法的自適應神經模糊推理方法(PSA‐ANFIS).進一步採用一多峰函數進行離散,構建瞭訓練數據對、檢測數據對和預測數據對,對PSA‐ANFIS 的擬閤能力和預測能力進行瞭研究.結果錶明,無論是在擬閤精度和預測精度上,還是在訓練參數的調整、模型結構的建立和訓練過程上,PSA‐ANFIS均適閤于解決礦山巖土工程災害預測這一高度非線性的映射問題.
광산중적암토공정재해예측문제,시채광공정영역극수연구해결적중대과제.본문즉침대저사문제,채용정교시험설계법화모식수색산법연구료자괄응신경모호추리계통(ANFIS)적훈련삼수화모형결구적우화방법,제출화건립료기우모식수색산법적자괄응신경모호추리방법(PSA‐ANFIS).진일보채용일다봉함수진행리산,구건료훈련수거대、검측수거대화예측수거대,대PSA‐ANFIS 적의합능력화예측능력진행료연구.결과표명,무론시재의합정도화예측정도상,환시재훈련삼수적조정、모형결구적건립화훈련과정상,PSA‐ANFIS균괄합우해결광산암토공정재해예측저일고도비선성적영사문제.
The problems on predicting geotechnical engineering disasters in mining engineering are the most important research subjects .According to the predicting problems ,the paper studied the approach for setting the training parameters and model of ANFIS by using the orthogonal test design method and the pattern search algorithm(PSA) ,and put forward and established the approach for adaptive neuro‐fuzzy inference system based on pattern search algorithm (PSA‐ANFIS) .Further‐more ,the data pairs for training ,data pairs for checking and data pairs for prediction were built by using a multi‐peaks function ,and the training process and the fitting and predicting capability of the PSA‐ANFIS was studied .
@@@@The results show that the PSA‐ANFIS is well in parameters adjustment and model establish‐ment ,and that is an excellent approach for dealing with the nonliner and complex fitting problem on predicting problems in geotechnical engineering .