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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].中国职业安全卫生管理体系认证,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 [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 |
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