QGA-RBF神经网络在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

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摘要：煤矿的安全事故中有80％以上为瓦斯事故，为了更加准确的预测瓦斯涌出量，使得煤矿安全进一步得到保障，采用足够的具有代表性的瓦斯检测数据作为样本，利用QGA算法优化RBF神经网络的参数，建立了瓦斯涌出量的预测模型，并使用MATLAB进行仿真研究。结果表明，经过优化后的预测模型较单一的RBF网络模型有更好的预测精度。可以为煤矿瓦斯防治提供理论依据。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/97263X/201201/41206635.html

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关键词：神经网络 神经网 RBF MATLAB matla QGA算法 RBF神经网络 瓦斯涌出量 无线传感网络