【摘 要】
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针对预测冲击地压的传统方法存在的弊端,提出了一种基于混沌(Chaos)优化粒子群的BP神经网络算法。该算法将混沌、粒子群、BP神经网络结合起来,通过混沌粒子群算法寻优得到BP
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针对预测冲击地压的传统方法存在的弊端,提出了一种基于混沌(Chaos)优化粒子群的BP神经网络算法。该算法将混沌、粒子群、BP神经网络结合起来,通过混沌粒子群算法寻优得到BP神经网络的最优权值和阈值初始值,然后进行网络训练和测试。该算法对冲击地压的预测取得了较好的效果。
Aiming at the shortcomings of the traditional methods of predicting rockburst, a BP neural network algorithm based on chaos optimization particle swarm optimization is proposed. The algorithm combines chaos, particle swarm optimization and BP neural network to get the optimal weight and threshold initial value of BP neural network through the optimization of chaotic particle swarm optimization algorithm, and then conducts network training and testing. The algorithm has achieved good results in the prediction of rockburst.
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