基于小波神经网络的瓦斯涌出量预测

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为了更准确地预测矿井瓦斯涌出量，提出了采用一类小波神经网络对井下瓦斯涌出量进行预测技术，小波神经网络为紧致型结构，小波采用Daubechies小波。为了提高小波神经网络的泛化能力，将遗传算法应用到小波神经网络的权值学习中。仿真试验表明，提出的基于小波神经网络预测模型与传统的BP神经网络的预测模型相比，其预测值更为准确。

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	赵可可

关键词 ：小波神经网络, 瓦斯涌出量, 预测, 遗传算法

Abstract：

In order to predict mine gas emission quantity, the wavelet neural network to predict mine gas emission technology was put forward, the structure of wavelet neural network is compact, daubechies wavelet was adopted. In order to improve the generalization ability of the wavelet neural network, genetic algorithm was adopted to weights of wavelet neural network learning. Simulation test showed that predicted value based on the wavelet neural network prediction model was more accurate than the traditional BP neural network prediction model.

Key words： wavelet neural network gas emission prediction genetic algorithm

作者简介: 赵可可（1984—），男，江苏沛县人，工程师。E-mail：zkhm99@163.com

引用本文:

赵可可. 基于小波神经网络的瓦斯涌出量预测[J]. 煤炭与化工, 2015, 38(10): 70-72. ZHAO Ke-ke. Gas Emission Quantity Prediction Based on Wavelet Neural Network. CCI, 2015, 38(10): 70-72.

链接本文:

http://www.mtyhg.com.cn/CN/ 或 http://www.mtyhg.com.cn/CN/Y2015/V38/I10/70

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