基于连续型小波神经网络的煤层底板破坏深度预测

Prediction of the coal seam floor breaking depth based on the continuous wavelet neural network

鉴于BP神经网络在预测中收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,提出了利用连续型小波神经网络进行煤层底板破坏深度预测;简单介绍了连续型小波神经网络的网络结构与学习过程,为隐节点数的确定提供了经验公式以及判断多余隐节点的检验公式,避免了BP网络在确定隐节点数上的盲目性。通过连续型小波神经网络进行底板破坏深度实例预测,并与BP神经网络的预测结果进行对比,结果表明:利用连续型小波神经网络预测底板破坏深度的方法科学可行,相对误差更小,预测精度更高。