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基于遗传算法和人工神经网络的煤层厚度预测

         

摘要

将具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合,探讨了应用于煤层厚度预测的方法,提出了先用遗传算法优化神经网络,再进行结果预测.实践表明,该方法有效提高了精度,对煤层厚度预测提供了一个重要模型.

著录项

  • 来源
    《中国煤炭》 |2010年第2期|69-71,76|共4页
  • 作者

    胡胜利; 钱旭; 钟峰;

  • 作者单位

    中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京市海淀区,100083;

    安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽省淮南市,232001;

    中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京市海淀区,100083;

    中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京市海淀区,100083;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 矿床分类;
  • 关键词

    神经网络; 遗传算法; 煤层厚度; 预测;

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