文件名称：模糊前向神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用 (2013年)
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更新时间：2024-05-31 11:17:00
自然科学 论文
为解决多输入单输出数据集的建模预测问题,提出一种基于Mamdani型模糊系统和前向神经网络的模糊神经网络,实现了瓦斯涌出量的建模预测。首先由采样数据生成模糊规则,明确了前向神经网络的网络结构。在Mamdani型模糊系统中提取出了隐含层神经元激励函数,并据此确定了模糊前向神经网络的表达式。然后对BP学习算法进行了改进,得到了权值直接确定的矩阵式。最后在瓦斯涌出量预测中,利用主成分分析法选取了较为重要的3个因素。仿真实验表明模糊前向神经网络具有较高的建模和预测精度。