广义RBF神经网络在煤矿冲击地压预测上的应用

摘要

本文将广义径向基函数(RBF)神经网络应用于华丰煤矿实测的煤矿中冲击地压数据的建模和短期预报.在网络设计上,本文采用了贝叶斯阴阳(BYY)和谐学习算法进行网络隐单元个数的确定和参数初始值的选取,而在参数学习上,本文则采用了同步LMS学习算法.实验结果表明,这种基于广义RBF神经网络的预测方法在精度和速度上有了显著的优势,能够满足在工程应用中的实际要求.