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1.
瓦斯涌出量的混合pi-sigma模糊神经网络预测模型
潘玉民 赵立永 张全柱
计算机应用
2012, 32 (04):
1045-1049.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01045
提出了一种利用混合pi-sigma模糊神经推理方法建立瓦斯涌出量的预测模型。该模型采用高斯基函数作为模糊子集的隶属度函数, 可在线动态调整隶属度函数和结论参数。与神经网络预测模型比较, 该模型具有物理意义明确、原理清晰、收敛速度快、预测精度高等特点，在对某矿瓦斯涌出量数据的仿真结果表明，该方法预测准确度高、速度快，并且结果具有可重复性，证明该方法是有效的。为便于工程实际应用, 在Matlab环境中开发了基于图形用户界面(GUI)的仿真应用界面，给出了使用方法和预测结果。实验同时表明，对所采用的数据，模型的训练精度设置为0.001时网络的泛化能力最好，网络训练精度和预测精度之间不具有正比关系。
参考文献 |
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