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基于RBF神经网络与蚁群算法的瓦斯预测模型研究

作　者: 崔小彦
导　师: 赵国强
学　校: 辽宁工程技术大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: RBF神经网络 蚁群算法 瓦斯预测 无线传感网络
分类号: TD712.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 253次
引　用: 1次
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内容摘要


瓦斯灾害防治一直是煤矿安全工作的重点,在我国煤矿的重大灾害事故中70%以上是瓦斯事故。而且随着开采深度的增加,煤炭行业竞争日益激烈的环境下,瓦斯事故呈不断上升的趋势,造成的后果也随之更加严重。本文针对这一课题利用RBF神经网络的结构简单、学习速度快、拟合精度较高、泛化能力较强和不易陷入局部极小等优点,尝试建立矿井瓦斯涌出量的径向基函数神经网络预测模型,对矿井瓦斯涌出量与多种因素复杂的非线性关系进行函数逼近。利用蚁群优化理论对神经网络进行优化,以克服神经网络的缺点,采用了蚁群优化算法对神经网络模型的权值与阈值进行优化。本文采用足够的具有代表性的瓦斯检测数据作为样本。在无线传感瓦斯监测系统为模型的基础上,对基于蚁群算法的RBF神经网络算法建立的瓦斯涌出量预测模型进行瓦斯预测研究。并采用MATLAB进行仿真研究,结果表明预测效果良好。

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中图分类: > 工业技术 > 矿业工程 > 矿山安全与劳动保护 > 矿井大气 > 矿井瓦斯 > 瓦斯涌出及预测
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