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为准确、快速地预测回采工作面瓦斯涌出量,提出一种基于主成分分析法(PCA)和改进的果蝇算法(MFOA)优化支持向量机(SVM)的回采工作面绝对瓦斯涌出量预测模型。模型首先运用PCA方法对原始数据进行降维处理,消除数据冗余,而后采用改进的果蝇算法对SVM参数进行全局寻优,避免SVM参数的选取对模型预测结果的不利影响,最终建立基于PCA-MFOA-SVM的耦合预测模型,并以实际监测数据为例进行仿真预测。结果表明:该模型预测的平均绝对误差为0.077 5 m3/t,平均相对误差为1.323 7%,与其他模型相比,预测精度高,综合性能好,能够实现回采工作面瓦斯涌出量的动态预测。 相似文献
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瓦斯涌出量的混合pi-sigma模糊神经网络预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种利用混合pi-sigma模糊神经推理方法建立瓦斯涌出量的预测模型。该模型采用高斯基函数作为模糊子集的隶属度函数, 可在线动态调整隶属度函数和结论参数。与神经网络预测模型比较, 该模型具有物理意义明确、原理清晰、收敛速度快、预测精度高等特点,在对某矿瓦斯涌出量数据的仿真结果表明,该方法预测准确度高、速度快,并且结果具有可重复性,证明该方法是有效的。为便于工程实际应用, 在Matlab环境中开发了基于图形用户界面(GUI)的仿真应用界面,给出了使用方法和预测结果。实验同时表明,对所采用的数据,模型的训练精度设置为0.001时网络的泛化能力最好,网络训练精度和预测精度之间不具有正比关系。 相似文献
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基于小波神经网络的煤矿瓦斯涌出量预测 总被引:4,自引:0,他引:4
针对影响瓦斯涌出量的因素复杂多样化以及各因素之间的非线性问题,综合利用神经网络的自学习能力和小波变换的局部化性质,采用了一种基于黄金分割原理获得隐含层节点数的寻优算法,结合MATLAB强大的运算功能,建立了基于小波神经网络的煤矿瓦斯涌出量预测模型.仿真结果表明整个系统具有较强的逼近和容错能力,以及较快的收敛速度和良好的预报效果. 相似文献
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为了对矿井采煤工作面瓦斯涌出量进行有效预测,结合影响工作面瓦斯涌出量的各个因素,针对各因素间存在严重的多重共线性引起算法计算误差放大的问题,采用逐步回归算法进行优化。运用SPSS软件,综合多元主成分回归分析算法得出采煤工作面瓦斯涌出的主要影响因素,并建立PCR-SPA预测模型。将该模型的预测性能与多元线性回归预测、灰色关联度分析预测、BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明:该模型选取了三个主成分变量,有效地减少了计算量,具有较高的预测精度,可以对矿井工作面瓦斯涌出量进行有效预测。 相似文献
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提出利用粒子群优化算法训练神经网络的算法,进行混沌系统辨识,并与神经网络、遗传神经网络对同一混沌系统辨识的结果进行比较。实验表明,利用粒子群优化算法训练神经网络进行混沌系统辨识,在不明显增加执行时间的基础上,寻求最优解的质量有显著提高,并且原理简单,容易实现,可有效用于混沌系统的辨识。 相似文献
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针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传统BP算法收敛速度慢及对网络初始值敏感的问题。同时,针对标准PSO算法易出现早熟收敛、局部寻优能力弱等缺点,提出了相应改进策略,进一步提高了PSO优化BP神经网络的能力。实验结果表明:与传统BP模型和标准PSO-BP模型相比,基于改进的PSO-BP算法的热舒适度预测模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。 相似文献
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混沌粒子群算法和量子粒子群算法在一定程度上改进了标准粒子群算法的搜索质量,但两者仍存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题。混沌量子粒子群算法将混沌搜索机制引入量子粒子群算法,提高了搜索效率和计算质量。用粒子群算法、混沌粒子群算法、量子粒子群算法和混沌量子粒子群算法对一平板结构进行模型修正,结果表明,混沌量子粒子群算法具有较高的搜索效率和避免陷入局部最优的能力,修正后的模型比单独采用混沌或者量子粒子群算法具有更高的修正精度。 相似文献
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基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络的铁路货运量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有铁路货运量预测方法的不足,提出基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络(IPSO-GNN)的铁路货运量预测方法,通过IPSO对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,改善了GNN的不足,保证了预测精度;同时利用灰色关联分析法,计算了铁路货运量和影响因素间的关联度,以最主要的6个关联因素,建立了基于IPSO-GNN的铁路货运量预测模型。仿真实验结果表明,在铁路货运量预测中此模型预测精度优于常规GNN及其他预测方法,说明此预测方法有效可行。 相似文献
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针对基于反向传播(BP)神经网络和经典概率论及其衍生算法进行火灾损失预测时,存在系统结构复杂、依赖不稳定的探测数据、易陷入局部极小值等缺点,提出一种基于自适应模糊广义回归神经网络(GRNN)的区域火灾数据推理预测算法.在网络输入层使用改进模糊C-聚类算法,对初始数据进行权重修正,减少了噪声和孤立点对算法造成的影响,提高了预测值的逼近精度; 引入自适应函数优化GRNN算法,调整迭代收敛的扩展速度、变化步长,找到全局最优解,改善了过早收敛问题,提高了搜索效率.实验结果表明,该算法代入已确定火灾损失数据,解决了依赖不稳定探测数据问题,并且具有良好的泛化能力、非线性逼近能力. 相似文献
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为解决液体发动机故障诊断中知识获取的瓶颈问题,提出了一种基于免疫混沌改进粒子群优化算法的知识获取方法.该方法首先将描述系统性能的非线性方程组,转化为带约束的最优化形式,通过设置式中参数可以仿真不同状况下的系统性能.由于此方程为多维、非线性的优化方程,运用标准粒子群优化算法求解进,容易陷入局部最优,为此提出了一种基于免疫混沌粒子群优化算法.该算法在初始化时,运用混沌的思想,使得粒子分布遍历所有状态;在进化时,运用的免疫的思想,设置了基于适应度的克隆算子和基于适应度的混沌变异算子增加粒子的多样性,增加了粒子寻找全局最优的能力.实验结果表明,运用改进的粒子群优化算法进行仿真,能够获取系统知识. 相似文献
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神经网络能够用来检测结构损伤,但是其训练方法容易陷入局部最优。粒子群算法具有全局搜索能力,将免疫系统中的抗体抑制机理引入粒子群算法以保持粒子多样性,采用免疫粒子群算法(ImPso)训练前向神经网络。计算机仿真结果显示,训练后的网络性能优于使用一般BP算法训练的网络。 相似文献