基于遗传算法和人工神经网络的煤层厚度预测.pdfVIP

★煤炭科技 ·机电与信息化 ★ 基于遗传算法和人工神经网络的煤层厚度预测 1 ,2 1 1 胡胜利 　钱 　旭 　钟 　峰 ( ( ) 1 中国矿业大学 北京 机电与信息工程学院 , 北京市海淀区 , 100083 ; 2 安徽理工大学计算机科学与工程学院 , 安徽省淮南市 , 23200 1) 　　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 。 关键词 　神经网络 　遗传算法 　煤层厚度 　预测 中图分类号 　P6 18 　　文献标识码 　A Genetic algorithm and artif icial neural net work based coal seam thickness f orecasting Hu Shen gli1 ,2 , Qian Xu1 , Zhong Feng1 ( 1. School of Mechanical Elect ronic Infor mation Engineer , China U niver sit y of Mining Technology , Beij ing 100083 , China ; 2 . School of Comp ut er Science And Engineering , Anhui U niver sit y of Science and Technology , Huainan , Anhui p rovince 23200 1 , China) 　　Abstract 　On t he ba si s of combining t he genetic algorit hm and artificial neural network wit h highly nonlinear recognition cap abilit y , t he aut hor s di scu ss met ho ds to forecast coal seam t hickness. In t hi s p ap er , new neural net work op timized by genetic algorit hm i s p resent ed , t hen coal seam t hickness i s p redicat ed . Accor ding to t hi s p ap er , t he met hod has been p roved of imp roved accuracy and regar ded an import ant model to foreca st coal seam t hickness. Key words 　neural network , genetic algorit hm , coal seam t hickness , p rediction 层厚度呈非线性关系 , 因此需要对这些非线性关系 1 　引言 进行映射 。 在我国的某些煤田中 , 由于煤层沉积和受河道