【摘 要】
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研究煤矿井下安全状况预测问题。针对现有预测模型因采用的信息融合算法单一导致的精度低的缺点,提出一种更适合矿井的基于模糊神经网络的信息融合预测模型;并重点针对现有的
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研究煤矿井下安全状况预测问题。针对现有预测模型因采用的信息融合算法单一导致的精度低的缺点,提出一种更适合矿井的基于模糊神经网络的信息融合预测模型;并重点针对现有的模型训练算法速度慢、难以适应井下要求的缺点,提出一种改进的LMBP算法,通过引入判别因子大幅提高模型的训练速度。仿真结果表明,预测模型在训练速度上比传统BP算法和LMBP算法分别提升了6倍和3.2倍,而且预测精度能够满足煤矿实际要求。
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