基于变权重RBF组合模型的煤与瓦斯突出强度预测 |
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引用本文: | 付华,许凡,徐耀松,孙朋.基于变权重RBF组合模型的煤与瓦斯突出强度预测[J].中国安全科学学报,2013(8):65-70. |
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作者姓名: | 付华 许凡 徐耀松 孙朋 |
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作者单位: | 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助(51274118,70971059);辽宁省科技攻关项目(2011229011);辽宁省教育厅基金资助(L2012119) |
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摘 要: | 为更准确预测煤与瓦斯突出强度,在组合算法和径向基函数(RBF)神经网络的基础上,建立变权重RBF组合模型。首先,选取最具代表性的3种单项模型:BP神经网络、支持向量回归机(SVR)、免疫遗传算法(IGA),分别建模后对样本序列进行预测,并重构预测结果数据。以重构后的预测序列为输入层,突出强度为输出层,对变权重RBF组合模型进行训练,获得各单项模型的动态权值,从而建立动态变权重RBF组合模型,最后对突出强度进行预测。结果表明:变权重RBF组合模型预测结果的平均相对误差为2.621 2%,优于各单项模型、定权重组合模型以及数据不重构组合模型。
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关 键 词: | 煤与瓦斯突出 变权重 径向基函数(RBF) 免疫遗传算法(IGA) BP神经网络 |
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