换一批摘要为了对煤层含气量进行有效分析,以实现煤层气可靠抽采及瓦斯灾害预防,提出了遗传算法(GA)优化人工神经网络(ANNs)煤层含气量的预判方法.GA算法通过对ANNs网络的权值及阈值的寻优,构建了基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量非线性预判模型,并结合现场实测数据进行了分析.仿真结果显示:耦合模型的预判的最大相对误差为1.47％,较之其他模型具有更高的预判精度和更好的泛化能力,能实现煤层含气量的有效预测.
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关键词
神经网络(ANNs)遗传算法(GA)耦合模型煤层含气量artificial neural networksgenetic algorithmcoupling modelcoal seam gas content
分类号
TD712
DOI
10.3969/j.issn.1000-1190.2015.05.012
发布时间
2015-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（51174109）
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