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作者机构：河北工程大学资源学院河北邯郸056038
出 版 物：《河北煤炭》 (Hebei Coal)
年 卷 期：2011年第5期
页 面：7-8,10页
学科分类：081901[工学-采矿工程] 0819[工学-矿业工程] 08[工学]
摘 要：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。
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