基于混沌优化神经网络的冲击地压预测模型

来源 :煤炭学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lsssml1990

【摘要】

：

为了改进BP神经网络用于冲击地压预测的精度和泛化能力,利用BP算法和混沌优化算法优缺点的互补性,构建了一种组合式优化预测模型（COBP）.将该模型应用于重庆砚石台煤矿冲击地压

【作者】

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尹光志谭钦文魏作安

【机构】

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重庆大学资源及环境科学学院,重庆大学西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室

【出处】

：

煤炭学报

【发表日期】

：

2008年8期

【关键词】

：

混沌优化 BP神经网络冲击地压预测优化模型 chaos optimization BP neural networks rock burst predi

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为了改进BP神经网络用于冲击地压预测的精度和泛化能力,利用BP算法和混沌优化算法优缺点的互补性,构建了一种组合式优化预测模型（COBP）.将该模型应用于重庆砚石台煤矿冲击地压的预测,结果显示,该模型既利用混沌优化帮助BP算法克服了易陷入局部极值的缺点,又利用BP算法克服了基本混沌优化局部搜索能力有限和有时不能搜索到全局最优的缺陷.

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