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基于贝叶斯正则化BP人工神经网络的煤与瓦斯突出预测的研究

李洋 石必明

李洋, 石必明. 基于贝叶斯正则化BP人工神经网络的煤与瓦斯突出预测的研究[J]. 工矿自动化, 2009, 35(2): 1-5.
引用本文: 李洋, 石必明. 基于贝叶斯正则化BP人工神经网络的煤与瓦斯突出预测的研究[J]. 工矿自动化, 2009, 35(2): 1-5.
LI Yang, SHI Bi-ming. Research of Prediction of Coal and Gas Outburst Based on BP Artificial Neural Network Utilizing Bayesian Regularizatio[J]. Industry and Mine Automation, 2009, 35(2): 1-5.
Citation: LI Yang, SHI Bi-ming. Research of Prediction of Coal and Gas Outburst Based on BP Artificial Neural Network Utilizing Bayesian Regularizatio[J]. Industry and Mine Automation, 2009, 35(2): 1-5.

基于贝叶斯正则化BP人工神经网络的煤与瓦斯突出预测的研究

Research of Prediction of Coal and Gas Outburst Based on BP Artificial Neural Network Utilizing Bayesian Regularizatio

  • 摘要: 文章介绍了BP人工神经网络和贝叶斯正则化算法的原理,探讨了贝叶斯正则化BP人工神经网络模型的建立,通过改变隐含层神经元个数的实验建立了只含1个隐含层且隐含层仅需1个神经元的煤与瓦斯突出预测模型的最佳网络结构。对该网络采用煤与瓦斯突出的预测指标进行训练、检测的结果表明,该网络预测的煤与瓦斯突出的危险程度与实际情况完全吻合;对该网络输入层输入的煤与瓦斯突出的预测指标、对输出层输出的预测结果的权值进行分析的结果表明,煤层地质构造类型对煤与瓦斯突出的影响为最大。上述研究结果对煤与瓦斯突出的预测预防研究、提高煤与瓦斯突出预测的准确性具有一定的参考价值。

     

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  • 刊出日期:  2009-02-10

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