文献类型：期刊文章

作　　者：付华[1] 姜伟[1,2] 单欣欣[1,2]

机构地区：[1]辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105 [2]朝阳师范高等专科学校信息工程系,辽宁朝阳122000

出　　处：《煤炭学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50874059;70971059);教育部博士点基金资助项目(200801470003)

年　　份：2012

卷　　号：37

期　　号：4

起止页码：654-658

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对煤矿回采工作面瓦斯涌出量系统的时变性、非线性、复杂性、不确定性等特点,提出了混沌免疫粒子群算法(CIPSO)与Elman神经网络的耦合算法(CIPSO-ENN)用于非线性动态绝对瓦斯涌出量预测。算法通过实时的对其权值、阈值寻优,建立了基于CIPSO和ENN的耦合算法的绝对瓦斯涌出量预测系统模型,并利用矿井监测到的各项历史数据进行试验,结果表明该模型较其他预测模型其辨识收敛速度、预测精度和鲁棒性等性能都有明显的提高。

关 键 词：CIPSO-ENN耦合算法  煤矿 绝对瓦斯涌出量 预测  非线性系统

分 类 号：TD712.5]