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基于GA-BP神经网络的淋水井筒风温预测模型
1
作者
高佳南
马乐天
+4 位作者
白金阳
田皓天
黄曾宁
梁春燕
康杰
《中国矿业》
2023年第11期96-101,共6页
矿井进风井筒井底风温是井下风流热计算的重要节点。为准确预测淋水井筒风温,利用皮尔逊相关系数分析与遗传算法(GA)优化BP神经网络相结合的预测模型。借助皮尔逊相关系数分析筛选其中3个主要特征变量作为BP神经网络的输入变量,利用GA优...
矿井进风井筒井底风温是井下风流热计算的重要节点。为准确预测淋水井筒风温,利用皮尔逊相关系数分析与遗传算法(GA)优化BP神经网络相结合的预测模型。借助皮尔逊相关系数分析筛选其中3个主要特征变量作为BP神经网络的输入变量,利用GA优化BP神经网络的权值和阈值,并与标准BP神经网络预测模型进行比较。研究结果表明,全部特征变量与特征变量筛选输入的标准BP神经网络预测模型的预测结果的平均绝对百分比误差分别为1.25%和2.33%,GA优化BP神经网络预测模型的预测结果的平均绝对百分比误差分别为0.97%和2.21%,GA-BP神经网络预测模型预测精度高于标准BP神经网络预测模型,基于特征变量筛选的预测模型既保持了较高的预测精度,又提高了预测效率。
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关键词
淋水井筒
风温预测
皮尔逊相关系数
遗传算法
BP神经网络
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职称材料
题名
基于GA-BP神经网络的淋水井筒风温预测模型
1
作者
高佳南
马乐天
白金阳
田皓天
黄曾宁
梁春燕
康杰
机构
西安科技大学安全科学与工程学院
出处
《中国矿业》
2023年第11期96-101,共6页
基金
国家自然科学基金项目资助(编号:51974232)
陕西省教育厅一般专项科研计划项目资助(编号:21JK0758)。
文摘
矿井进风井筒井底风温是井下风流热计算的重要节点。为准确预测淋水井筒风温,利用皮尔逊相关系数分析与遗传算法(GA)优化BP神经网络相结合的预测模型。借助皮尔逊相关系数分析筛选其中3个主要特征变量作为BP神经网络的输入变量,利用GA优化BP神经网络的权值和阈值,并与标准BP神经网络预测模型进行比较。研究结果表明,全部特征变量与特征变量筛选输入的标准BP神经网络预测模型的预测结果的平均绝对百分比误差分别为1.25%和2.33%,GA优化BP神经网络预测模型的预测结果的平均绝对百分比误差分别为0.97%和2.21%,GA-BP神经网络预测模型预测精度高于标准BP神经网络预测模型,基于特征变量筛选的预测模型既保持了较高的预测精度,又提高了预测效率。
关键词
淋水井筒
风温预测
皮尔逊相关系数
遗传算法
BP神经网络
Keywords
shaft with water dropping
airflow temperature prediction
Pearson correlation coefficient
genetic algorithm
BP neural network
分类号
TD727 [矿业工程—矿井通风与安全]
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1
基于GA-BP神经网络的淋水井筒风温预测模型
高佳南
马乐天
白金阳
田皓天
黄曾宁
梁春燕
康杰
《中国矿业》
2023
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