基于FOA優(yōu)化的GRNN煤與瓦斯突出預(yù)測研究
關(guān)鍵詞：煤與瓦斯突出 果蠅優(yōu)化算法 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測
摘要：為了準確可靠地預(yù)測煤與瓦斯突出現(xiàn)象,本文在GRNN預(yù)測的基礎(chǔ)上提出一種新的預(yù)測方法,利用FOA的全局尋優(yōu)能力實現(xiàn)GRNN網(wǎng)絡(luò)的spread參數(shù)值優(yōu)化,避免GRNN的參數(shù)選取對預(yù)測精確性的影響,以此建立FOA-GRNN模型來對礦井煤與瓦斯突出進行預(yù)測。應(yīng)用該模型對實測的歷史數(shù)據(jù)進行判斷,預(yù)測結(jié)果與實際情況相符,預(yù)測精度及泛化能力與廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比有大幅度改善。
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