基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量预判 |
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引用本文: | 贾宝山,尹 彬. 基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量预判[J]. 华中师范大学学报(自然科学版), 2015, 49(5): 0 |
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作者姓名: | 贾宝山 尹 彬 |
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作者单位: | 1.辽宁工程技术大学 安全科学与工程学院, 辽宁 阜新;2.矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室, 辽宁 阜新 |
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摘 要: | 为了对煤层含气量进行有效分析,以实现煤层气可靠抽采及瓦斯灾害预防,提出了遗传算法(GA)优化人工神经网络(ANNs)煤层含气量的预判方法.GA算法通过对ANNs网络的权值及阈值的寻优,构建了基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量非线性预判模型,并结合现场实测数据进行了分析.仿真结果显示:耦合模型的预判的最大相对误差为1.47%,较之其他模型具有更高的预判精度和更好的泛化能力,能实现煤层含气量的有效预测.
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关 键 词: | 神经网络(ANNs); 遗传算法(GA); 耦合模型; 煤层含气量 |
Prejudge method of gas content based on coupled ANNs-GA method |
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