文献类型：期刊文章

作　　者：徐琦[1] 蒋勤[1] 傅丹华[1] 宗俊[1] 金京[1] 高巍[1]

XU Qi;JIANG Qin;FU Danhua;ZONG Jun;JIN Jing;GAO Wei(School of Materials and Chemical Engineering,Ningbo University of Technology,Ningbo,Zhejiang,315211,China)

机构地区：[1]宁波工程学院材料与化学工程学院

出　　处：《宁波工程学院学报》

年　　份：2019

卷　　号：31

期　　号：3

起止页码：8-13

语　　种：中文

收录情况：JST、NSSD、普通刊

摘　　要：基于反向传播神经网络、径向基函数神经网络和广义回归神经网络对采煤工作面瓦斯涌出量进行预测,比较和分析了瓦斯涌出量的预测值和实测值,并选定精度评价体系对预测结果进行评定。结果表明:反向传播神经网络、广义回归神经网络和径向基函数神经网络都能够较好的预测瓦斯涌出量,其中径向基函数神经网络的预测更精准。径向基函数神经网络的后验差检验比值c=0.07,小误差概率P=1.0,预测误差精度达到1级。

关 键 词：瓦斯涌出量 反向传播神经网络 径向基函数神经网络 广义回归神经网络

分 类 号：TD76]