国家高技术研究发展计划(2009AA12201)
- 作品数：2 被引量：8H指数：1
- 相关作者：王德永陈颖袁艳斌钱兆明更多>>
- 相关机构：武汉理工大学平顶山工业职业技术学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：一般工业技术矿业工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于GA-BP神经网络矿岩爆破参数优选被引量：7
- 2013年
- 针对BP神经网络方法用于矿岩爆破参数优选存在收敛速度慢、误差相对较高等问题,提出利用遗传算法优化的BP神经网络模型,用于矿岩爆破参数的智能优选。通过具体实例,对采用BP神经网络和改进后的GA-BP神经网络的算法进行对比实验,结果表明优化后的BP神经网络性能得到提高,优化后的爆破参数能取得更好的爆破效果。
- 王德永袁艳斌钱兆明陈颖
- 关键词：爆破参数BP神经网络遗传算法
- 基于GA-BPNN的巷道围岩变形模量预测被引量：1
- 2013年
- 研究了遗传算法(GA)在设计和优化BPNN结构时的效能和它在预测岩体变形模量的应用,利用GA找到隐藏层神经元的最优数量以及隐含与输出层的学习因子和动量因子,然后和试错过程进行比较。采用了来源于实际巷道测量的76组数据集验证该方法。利用MSE,MAE,R等性能标准,证明GA-BPNN模型在岩体变形模量预测方面优于BPNN试错模型。
- 王德永袁艳斌陈颖
- 关键词：巷道围岩变形模量
