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基于遗传算法和人工神经网络的煤层厚度预测

Genetic algorithm and artificial neural network based coal seam thickness forecasting

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【作者】 胡胜利钱旭钟峰

【Author】 Hu Shengli1,2,Qian Xu1,Zhong Feng1(1.School of Mechanical Electronic & Information Engineer,China University of Mining & Technology,Beijing 100083,China;2.School of Computer Science And Engineering,Anhui University of Science and Technology,Huainan,Anhui province 232001,China)

【机构】 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院安徽理工大学计算机科学与工程学院

【摘要】 将具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合,探讨了应用于煤层厚度预测的方法,提出了先用遗传算法优化神经网络,再进行结果预测。实践表明,该方法有效提高了精度,对煤层厚度预测提供了一个重要模型。

【Abstract】 On the basis of combining the genetic algorithm and artificial neural network with highly non-linear recognition capability,the authors discuss methods to forecast coal seam thickness.In this paper,new neural network optimized by genetic algorithm is presented,then coal seam thickness is predicated.According to this paper,the method has been proved of improved accuracy and regarded an important model to forecast coal seam thickness.

【基金】 教育部2007年科技研究重点项目(107021)
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】12
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