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基于BP和RBFNN的神经网络算法在瓦斯预测中的应用及比较
引用本文:唐亮,李春生,许虎,刘永嘉,高晓棠.基于BP和RBFNN的神经网络算法在瓦斯预测中的应用及比较[J].中国安全生产科学技术,2007,3(6):31-34.
作者姓名:唐亮  李春生  许虎  刘永嘉  高晓棠
作者单位:1. 中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京,100083
2. 新疆时代石油工程有限公司电信所,克拉玛依,834000
3. 徐州工程学院信电工程学院,徐州,221008
摘    要:煤与瓦斯突出是目前导致井下事故的直接原因,及时准确地预测瓦斯突出情况,对于保障井下安全生产有着十分重要地意义.神经网络有良好地自学习和自感应能力.文中将BP算法和基于径向基函数的递归正交最小二乘算法应用于瓦斯预测中,同时比较了两种算法的优点及缺点.仿真测试结果表明,径向基函数神经网络在瓦斯预测中有着更好的实用性.

关 键 词:BP网络  径向基函数  递归正交最小二乘  瓦斯预测
文章编号:1673-193X(2007)-06-0031-04
修稿时间:2007年8月15日

The application and comparison of neural network based on algorithm BP and RBFNN in methane prediction
TANG Liang,LI Chun-sheng,XU Hu,LIU Yong-jia,GAO Xiao-tang.The application and comparison of neural network based on algorithm BP and RBFNN in methane prediction[J].Journal of Safety Science and Technology,2007,3(6):31-34.
Authors:TANG Liang  LI Chun-sheng  XU Hu  LIU Yong-jia  GAO Xiao-tang
Abstract:
Keywords:
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