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江苏省教育厅自然科学基金(06KJD47018)

作品数：1 被引量：4H指数：1
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇涌水
  • 1篇涌水量
  • 1篇涌水量预测
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经网络集成
  • 1篇网络
  • 1篇网络集成
  • 1篇煤矿
  • 1篇矿井
  • 1篇矿井涌水
  • 1篇矿井涌水量

机构

  • 1篇中国矿业大学

作者

  • 1篇王耀才
  • 1篇常彦伟

传媒

  • 1篇煤矿安全

年份

  • 1篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于纵向参数粒子群神经网络集成的煤矿涌水量预测被引量：4
2008年
针对矿井涌水量的非线性特性,提出一种基于纵向参数的粒子群神经网络集成算法(VPPNE)的矿井涌水量预测方法。文中定义了粒子群的纵向参数,以保证多峰值优化。利用其作为判别条件,粒子群在网络权值空间的并行搜索中动态聚类,形成各个子群空间。各搜索子空间的最优粒子对应于各个网络个体。网络集成规模大小由算法自动确定,不同的搜索子空间保证了网络个体的结构差异度。矿井涌水量预测实例表明:VPPNE算法可保证集成网络个体的差异性,有着良好的泛化性能,预测效果显著。
常彦伟王耀才
关键词：矿井涌水量神经网络集成
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