资源开发与市场
資源開髮與市場
자원개발여시장
RESOURCE DEVELOPMENT & MARKET
2015年
3期
262-265,300
,共5页
和声搜索算法%极速学习机%回采工作面%瓦斯涌出量
和聲搜索算法%極速學習機%迴採工作麵%瓦斯湧齣量
화성수색산법%겁속학습궤%회채공작면%와사용출량
针对回采工作面瓦斯涌出这样复杂的动态变化系统,提出了改进的和声搜索算法(IHS)与正则极速学习机(RELM)相结合的预测方法.对和声搜索算法的基本原理进行了研究,通过采用动态变化的PAR和BW值,优化和声搜索算法的全局搜索能力;利用IHS选取RELM中的输入层权值(IW)和隐含层阈值(B),以均方根误差为目标函数,提高了算法的预测精度.仿真实验结果表明,通过与已有的BP神经网络和SVM预测模型作对比,该方法具有更好的预测效果.
針對迴採工作麵瓦斯湧齣這樣複雜的動態變化繫統,提齣瞭改進的和聲搜索算法(IHS)與正則極速學習機(RELM)相結閤的預測方法.對和聲搜索算法的基本原理進行瞭研究,通過採用動態變化的PAR和BW值,優化和聲搜索算法的全跼搜索能力;利用IHS選取RELM中的輸入層權值(IW)和隱含層閾值(B),以均方根誤差為目標函數,提高瞭算法的預測精度.倣真實驗結果錶明,通過與已有的BP神經網絡和SVM預測模型作對比,該方法具有更好的預測效果.
침대회채공작면와사용출저양복잡적동태변화계통,제출료개진적화성수색산법(IHS)여정칙겁속학습궤(RELM)상결합적예측방법.대화성수색산법적기본원리진행료연구,통과채용동태변화적PAR화BW치,우화화성수색산법적전국수색능력;이용IHS선취RELM중적수입층권치(IW)화은함층역치(B),이균방근오차위목표함수,제고료산법적예측정도.방진실험결과표명,통과여이유적BP신경망락화SVM예측모형작대비,해방법구유경호적예측효과.
