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人工智能论文版
矿井瓦斯涌出量预测的模糊分形神经网络研究
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2018-02-12
摘要:
将模糊控制技术、分形理论中的时间序列分析方法与神经网络技术有机地结合起来,并运用于矿井瓦斯涌出量的预测中.通过对矿井瓦斯涌出量时间序列的模糊分形处理,用BP
神经网络
对影响因素间的非线性关系进行拟合.检验结果表明,模型可靠,预测精度高.
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