本文主要研究内容
作者张以文,郭海帅,涂辉,余国锋（2019）在《基于随机隐含层权值神经网络的瓦斯浓度预测》一文中研究指出：煤矿的安全生产一直是人们重点研究的课题之一。在众多的煤矿开采安全事故中,瓦斯引起的事故占到了大多数。对井下生产线的瓦斯浓度进行实时准确的预测,提前预知生产环境是否处于安全状态,对煤矿的安全生产来说意义重大。针对这一问题,提出了一种基于NSGA-II训练的随机隐含层神经网络(BNSGA-II NN)来进行瓦斯浓度预测的方法。一方面,NSGA-II需要设定的参数少,使用较为简单;另一方面,NSGA-II中的交叉变异机制避免了陷入局部最优解。为了证明NSGA-II训练的随机隐含权值神经网络的预测质量,通过实验与PSOGSA训练的随机隐含层神经网络(PSOGSA NN)进行了对比。实验结果表明,BNSGA-II NN的预测质量明显高于PSOGSA NN的预测质量。
Abstract
mei kuang de an quan sheng chan yi zhi shi ren men chong dian yan jiu de ke ti zhi yi 。zai zhong duo de mei kuang kai cai an quan shi gu zhong ,wa si yin qi de shi gu zhan dao le da duo shu 。dui jing xia sheng chan xian de wa si nong du jin hang shi shi zhun que de yu ce ,di qian yu zhi sheng chan huan jing shi fou chu yu an quan zhuang tai ,dui mei kuang de an quan sheng chan lai shui yi yi chong da 。zhen dui zhe yi wen ti ,di chu le yi chong ji yu NSGA-IIxun lian de sui ji yin han ceng shen jing wang lao (BNSGA-II NN)lai jin hang wa si nong du yu ce de fang fa 。yi fang mian ,NSGA-IIxu yao she ding de can shu shao ,shi yong jiao wei jian chan ;ling yi fang mian ,NSGA-IIzhong de jiao cha bian yi ji zhi bi mian le xian ru ju bu zui you jie 。wei le zheng ming NSGA-IIxun lian de sui ji yin han quan zhi shen jing wang lao de yu ce zhi liang ,tong guo shi yan yu PSOGSAxun lian de sui ji yin han ceng shen jing wang lao (PSOGSA NN)jin hang le dui bi 。shi yan jie guo biao ming ,BNSGA-II NNde yu ce zhi liang ming xian gao yu PSOGSA NNde yu ce zhi liang 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机工程与科学的张以文,郭海帅,涂辉,余国锋，发表于刊物计算机工程与科学2019年04期论文，是一篇关于瓦斯浓度预测论文,随机隐含层权值论文,神经网络论文,计算机工程与科学2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机工程与科学2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。