留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于遗传算法-BP神经网络的煤层注水效果分析

刘锦伟 谢雄刚 方井

刘锦伟,谢雄刚,方井.基于遗传算法-BP神经网络的煤层注水效果分析[J].工矿自动化,2016,42(1):48-51..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.01.014
引用本文: 刘锦伟,谢雄刚,方井.基于遗传算法-BP神经网络的煤层注水效果分析[J].工矿自动化,2016,42(1):48-51..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.01.014
LIU Jinwei, XIE Xionggang, FANG Jing. Effect analysis of coal seam water infusion based on genetic algorithm-BP neural network[J]. Industry and Mine Automation, 2016, 42(1): 48-51. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.01.014
Citation: LIU Jinwei, XIE Xionggang, FANG Jing. Effect analysis of coal seam water infusion based on genetic algorithm-BP neural network[J]. Industry and Mine Automation, 2016, 42(1): 48-51. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.01.014

基于遗传算法-BP神经网络的煤层注水效果分析

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.01.014
基金项目: 

国家自然科学基金资助项目(51264004)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Effect analysis of coal seam water infusion based on genetic algorithm-BP neural network

  • 摘要: 为了提高BP神经网络预测煤层注水效果的精度,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立了遗传算法-BP神经网络模型,并采用该模型对煤层注水湿润半径进行模拟预测。Matlab模拟结果表明,遗传算法-BP神经网络模型的预测结果比BP神经网络模型更准确,平均相对误差降低了40.29%,训练步数减少了1 665步,收敛速度快,稳定性好。

     

  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  57
  • HTML全文浏览量:  4
  • PDF下载量:  2
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 刊出日期:  2016-01-10

目录

    /

    返回文章
    返回