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综采工作面生产指标预测的改进型BP神经网络 被引量:8

A FORECASTING MODEL OF PRODUCTIVITY AND EFFICIENCY FOR COAL MINING FACE BASED ON REFORMATORY BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
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摘要 应用几种改进BP算法,提高了BP神经网络的收敛速度与稳定性,详细描述了神经网络预测产量及工效的求解机理与具体实施步骤.重点研究了网络学习前后的数据处理工作、网络结构的确定方法以及网络合理的学习步数. Four reformatory learning algorithms are applied to enhance learning speed and stability of neural network. It is also indicated that general principles for forecasting productivity and efficiency with artificial neural network and the detailed operational steps. It is laid that stress on how to process dates before and after learning procedure ,the structure of network,and the proper times of reiteration during learning procedure.
出处 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期132-136,共5页 Journal of China Coal Society
关键词 BP神经网络 综采 产量 生产指标预测 采煤 reformatory backpropagation neural network,fullymechanized coal winning technology,productivity and efficiency
  • 相关文献

参考文献4

  • 1王新宇.综合机械化采煤设备选型研究:学位论文[M].济南:山东矿业学院,1998..
  • 2王新宇,学位论文,1998年
  • 3冯夏庭,采矿工程智能系统,1994年
  • 4徐秉铮,神经网络理论与应用,1994年

同被引文献26

引证文献8

二级引证文献68

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