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	广义RBF神经网络在煤矿冲击地压预测上的应用; The Application of Generalized RBF Neural Network to Mine Rockburst Prediction
	李焱 ; 马尽文
	2013
关键词	RBF神经网络 贝叶斯阴阳和谐学习 矿山冲击地压 预测 RBF neural network BYY harmony learning mine rockburst prediction
英文摘要	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.; 教育部博士点基金项目20100001110006的资助; 中文核心期刊要目总览(PKU); 中国科技核心期刊(ISTIC); 中国科学引文数据库(CSCD); 0; 12; 1689-1695; 29
语种	中文
出处	万方 ; 知网 ; http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_xhcl201312014.aspx
出版者	信号处理
内容类型	其他
源URL	[http://hdl.handle.net/20.500.11897/12954]
专题	数学科学学院
推荐引用方式 GB/T 7714	李焱,马尽文. 广义RBF神经网络在煤矿冲击地压预测上的应用, The Application of Generalized RBF Neural Network to Mine Rockburst Prediction. 2013-01-01.

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