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K-means和QGA优化RBF神经网络模型在导水裂缝带高度预测方面的应用
被引量:
2
1
作者
张新盈
《中国矿业》
北大核心
2018年第8期164-167,共4页
导水裂缝带高度选取精度的高低直接影响到水体下采煤系统的安全性。为准确预计导水裂缝带高度,本文构建了RBF神经网络基础模型,采用QGA量子遗传算法和K-means算法对基础模型进行优化,获得了K-means和QGA优化的RBF神经网络导水裂缝带高...
导水裂缝带高度选取精度的高低直接影响到水体下采煤系统的安全性。为准确预计导水裂缝带高度,本文构建了RBF神经网络基础模型,采用QGA量子遗传算法和K-means算法对基础模型进行优化,获得了K-means和QGA优化的RBF神经网络导水裂缝带高度预计模型。模型经过训练学习和检验,发现模型预计精度满足工程精度需求,且与PSO-RBF神经网络相比,精度更高、收敛速度更快。
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关键词
导水裂缝带高度
预测模型
rbf
神经网络
k-means
量子遗传
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职称材料
题名
K-means和QGA优化RBF神经网络模型在导水裂缝带高度预测方面的应用
被引量:
2
1
作者
张新盈
机构
河南水利与环境职业学院
出处
《中国矿业》
北大核心
2018年第8期164-167,共4页
基金
河南省教育厅规划项目资助(编号:ZJB17226)
文摘
导水裂缝带高度选取精度的高低直接影响到水体下采煤系统的安全性。为准确预计导水裂缝带高度,本文构建了RBF神经网络基础模型,采用QGA量子遗传算法和K-means算法对基础模型进行优化,获得了K-means和QGA优化的RBF神经网络导水裂缝带高度预计模型。模型经过训练学习和检验,发现模型预计精度满足工程精度需求,且与PSO-RBF神经网络相比,精度更高、收敛速度更快。
关键词
导水裂缝带高度
预测模型
rbf
神经网络
k-means
量子遗传
Keywords
water conducted fractured zone height;prediction model;radial basis function (rbf) neural network;k-means;quantum genetic algorithm (qga)
分类号
TD325 [矿业工程—矿井建设]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
K-means和QGA优化RBF神经网络模型在导水裂缝带高度预测方面的应用
张新盈
《中国矿业》
北大核心
2018
2
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