遗传优化的Dv-hop代码 遗传优化算法

2022年5月1日发

(作者：恋爱大赢家插曲)

第２９卷第１期　

文章编号：１００６—９３４８（２０１２）０ｌ一０ｌ】９—０４　

计算机仿真　２０１２年１月　

遗传优化的ＧＮＮＭ在瓦斯涌出量预测中的应用　

秦　勇　，陈立潮　，郭勇义　百度站长平台，贺振武。　

（１．太原科技大学计算机科学与技术学院，山西太原０３００２４；２．太原科技大学环境与安全学院怎么写好文章，山西太原０３００２４）　

摘要：研究矿井瓦斯涌出量准确预测一直是煤矿安全生产中重点关注的问题。煤层瓦斯爆炸因受开发环境、矿层深度、天气　

等因素的影响海宇航空公司，造成与瓦斯涌出量增大而引起的。针对传统预测模型在矿井瓦斯涌出量预测中存在建模困难、收敛速度慢、　

要求历史数据量大的问题淮南网，提出了一种遗传优化的灰神经网络预测模型。模型利用灰系统对数据量要求低的特点．将　

灰系统理论与神经网络有机结合起来烟台seo，建立灰神经网络模型。并采用遗传算法对所建立模型的权值和阈值进行优化文昌网。　

采用模型对矿井瓦斯涌出量进行预测，实验表明seo攻略，遗传优化的灰神经网络模型tongji baidu com，可以简化系统建模，并能提高瓦斯涌出量　

预测精度，有一定的实用价值哈尔滨百度优化。　

关键词：灰神经网络模型；灰系统；遗传算法；反向传播神经网络；瓦斯涌出量预测　

中图分类号：ＴＰ１８３　文献标识码：Ｂ　

Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＧＮＮＭ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｇｅｎｅｔｉｃ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　

ｆＩｏｒ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ　Ａｍｏｕｎｔ　ｏｆ　Ｇａｓ　Ｅｍｉｓｓｉｏｎ　ｉＵ　Ｃｏａｌ　Ｍｉｎｅ　

ＱＩＮ　Ｙｏｎｇ　互联网营销，ＣＨＥＮ　Ｌｉ—ｃｈａｏ。，ＧＵＯ　Ｙｏｎｇ—ｙｉ　百度推广客户端，ＨＥ　Ｚｈｅｎ—ＷＵ　

（１．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ长沙网站建设公司，Ｔａｉｙｕａｎ　Ｓｈａｎｘｉ　０３００２４，Ｃｈｉｎａ；　

２．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ａｎｄ　Ｓａｆｅｔｙ　Ｔａｉｙｕａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ　Ｓｈａｎｘｉ　０３００２４策划方案怎么写，Ｃｈｉｎａ）　

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｈｅ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｍｉｎｅ　ｇａｓ　ｅｍｉｓｓｉｏｎ　ｉｓ　ａｎ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｉｓｓｕｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｃｏａｌ　ｍｉｎｅ　ｓａｆｅｔｙ．Ａｉｍ　ｔｏ　ｔｈｅ　

ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　ｄｉｉｃｕｌｔｆ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｓｌｏｗ　ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ　ｓｐｅｅｄ，ｌａｒｇｅ　ａｍｏｕｎｔ　ｏｆ　ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ　ｄａｔａ　ｎｅｅｄｅｄ　ｔｏ　ｐｒｅｄｉｃｔ　ｍｉｎｅ　ｇａｓ　ｅ—　

ｍｉｓｓｉｏｎ黔南网，ａ　ｇｒａｙ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｍｏｄｅｌ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｗａｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ．Ｔｈｅ　ｇｒａｙ　ｓｙｓｔｅｍ，　

ｗｈｉｃｈ　ｈａｓ　ｔｈｅ　ａｄｖａｎｔａｇｅ　ｏｆ　ｌｏｗ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ａｍｏｕｎｔ　ｏｆ　ｓａｍｐｌｅ　ｄａｔａ，ｗａｓ　ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　ｗｉｔｈ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ　ｍｏｄｅｌ　

ｔｏ　ｃｒｅａｔｅ　ｇｒａｙ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｍｏｄｅ１．Ａｎｄ　ｔｈｅ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｗｅｒｅ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｏｐｔｉｍｉｚｅ　ｔｈｅ　ｗｅｉｇｈｔｓ　ａｎｄ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ　ｏｆ　

ｔｈｅ　ｎｅｗ　ｍｏｄｅ１．Ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ　ｗａｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　ｐｒｅｄｉｃｔ　ｔｈｅ　ａｍｏｕｎｔ　ｏｆ　ｍｉｎｅ　ｇａｓ　ｅｍｉｓｓｉｏｎ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ　

ｂｙ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ｇｒａｙ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｍｏｄｅｌ，ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｍｏｄｅｌ　ｃａｎ　ｂｅ　ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ　ａｎｄ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ａｃｃｕｒａｃｙ．Ｔｈｅ　

ｒｅｓｕｌｔｓ　ｉｎｄｉｃａｔｅ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｎｅｗ　ｍｏｄｅｌ　ｈａｓ　ｃｅｒｔａｉｎ　ｐｒａｃｔｉｃａｌ　ｖａｌｕｅ．　

ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｇｒａｙ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｍｏｄｅｌ；Ｇｒｅｙ　ｓｙｓｔｅｍ；Ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｂａｃｋ　ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ；Ｐｒｅｄｉｃ－　

ｔｉｏｎ　ｏｆ　ｇａｓ　ｅｍｉｓｓｉｏｎ　

１　引言　

矿井瓦斯涌出量预测是煤矿矿井通风设计、瓦斯抽放工　

程设计、瓦斯防治工作不可缺少的重要环节…，预测精度直　

接影响到矿井的技术和经济指标。目前瓦斯涌出量的预测　

方法主要有：矿山统计法、分源预测法、类比法、灰系统预　

测法、神经网络预测法…。矿山统计法、分源预测法和类比　

法属于静态预测方法，预测结果不能真实反映具有动态行为　

的工作面生产过程中的瓦斯涌出实际情形．预测的针对性、　

影响瓦斯涌出量的因素众多，如煤层深度，煤层厚度。煤　

层瓦斯含量农产品网络营销策略，煤层间距seo 报价，开采方式网站seo诊断，开采强度等＿２］。这种多因　

素的影响造成了瓦斯涌出量预测具有高度非线性特征推广营销。而　

神经网络本身自学习、非线性映射和并行处理的特点，使其　

非常适用于瓦斯涌出量预测网站推广公司。但是由于缺少长期的瓦斯涌　

出量的历史数据网站如何赚钱，单纯使用神经网络进行建模请输入查询关键字，即使不断尝　

试使用不同的网络参数．都无法取得理想结果又名福州站长网。而灰系统　

预测模型将瓦斯涌出量看作是在一定区间内变化的灰量．　

将瓦斯涌出量变化过程看成是在一定幅间区、一定时区间变　

时效性、可靠性较差新手做网站。而灰系统预测法和神经网络预测法　

则可实现短期或中长期的动态预测。　

化的随机过程。这种方法具有所需数据样本少网络营销服务。无须考虑样　

本的分布规律及变化趋势等特点。　

收稿日期：２０１１一Ｏｌ—Ｏ８修回日期：２０１１—０３—０４　

本文根据灰系统和神经网络的优缺点，将灰系统理　

一１　１９—　

论与神经网络有机的融合起来，构成灰神经网络，可充分　

利用灰系统小数据量建模和神经网络非线性映射的特性，　

使得两系统优势互补．克服传统预测模型建模求解困难、要　

求大量历史数据的问题，同时引入遗传算法，充分利用其全　

”为　”序列的估计值，对　”做一次累减得到　∞　

的预测值　贴吧推广，Ⅷ　，即　

鄂州网站建设。　

＝　

‘”：　”郑州网站建设公司，ｔ：２企业口碑推广，３安卓优化大师怎么样，…　（５）　

为了表达方便整合网络营销，对符号进行重新定义，原始数列　

达为　（ｔ）形象推广，一次累加生成后得到的数列　

测结果　”表示为　（ｔ）厦门seo。　

表　

局性、随机性的优点来提高灰神经网络对原始数据的拟合　

程度．从而进一步提高预测精度。　

表示为ｙ（ｆ）深圳网站优化排名，预　

ｎ个参数的灰神经网络模型的微分方程表达式为：　

２瓦斯涌出量影响因素分析　

国内外生产实践资料表明，影响瓦斯涌出量的因素主要　

有：地质因素、生产因素、自然因素这三种因素，而且各因素　

问的关系是动态的、模糊的整合营销传播。　

ｄｖ　

。Ｙ１　ｌＹ２＋ｂ２ｙ３＋．＿・＋６　Ｙｎ　（６）　

式中稳定网站，Ｙ　东百度公司，Ｙ３湛江网站建设，…东百度电话，），　为系统输入参数；ｙ　为系统输出参　

数；。儋州网，ｂ．seo基础，ｂ：，…，ｂ　为微分方程系数。　

地质因素中煤层和岩层的瓦斯含量、煤层和岩层的瓦斯　

渗透性对瓦斯动态涌出影响更大，其瓦斯涌出量可达正常区　

域的数倍。自然因素中分为大气压和地震两个因素，据我国　

不完全统计．有４０％～５０％的瓦斯事故是发生在大气压急剧　

式（６）的解为时间响应模型baidu百度，其表达式为：　

ｏ）＿　

ｂｌ

：

ａ

㈩一　

ｎ　

㈩一…一　

）　

ｎ　

＋　

（ｆ）＋　ｂ２　）

＋．．．＋　

变化的时候。当空气中水蒸气含量增加品牌推广计划，使大气压变低，以　

抽出式通风而言随州网站建设，造成瓦斯涌出速度加快，涌出量增大阳春网，造成　

瓦斯积存凉山网，引发瓦斯爆炸。生产因素中的开采规模国人seo，开采顺　

序、开采方法、生产工艺过程上海百度，通风压力和风量、采空区管理　

等因素都是影响瓦斯涌出量大小的因素谷歌推广。　

（７）　

时间响应模型是将有限的离散数据拟合出一个函数或　

微分方程301转向，形成数据的一种变化规律百度网址提交，按该规律能预测出数　

据的发展趋势网址提交，显示出灰系统小数据量建模的优势。　

因为口Ｐ网络隐层的传递函数为Ｓｉｇｍｏｉｄ函数普陀网站制作，要将（７）　

综上所述．瓦斯涌出量是一个含多因素的复变函数四川网站建设，受　

时间、空间及煤层赋存条件和瓦斯地质条件因素影响较大百度关键词排名点击，　

具有不均衡性和多变性，是一个非线性动态的过程　

以　

式映射到一个扩展的曰Ｐ神经网络，需将（７）式两边同时乘　

可转化为：　

ｅ　ｌ十

３灰神经网络模型　

灰系统和神经网络都可以看作是数值化、非数学模型　

的函数估计器『３］。如果把二者有机结合起来，就可以取长补　

短关键词优化到首页，提高建模的效率、模型的精度和系统的并行计算能力。　

这种新模型就是灰神经网络模型（ＧＮＮＭ）。　

３．１灰神经网络模型的建立　

＝‘‘ｙ‘。　一ｄ　一ｙ‘东整站优化。’。　

ｆ８）　

２ｄ’　）。（　ｅ　）　

其中ｄ＝　㈩＋　㈩＋．．．＋　）　

将变换后的（８）式映射到一个扩展的曰Ｐ神经网络中得　

到ｎ个输入参数，１个输出参数的灰神经网络秦皇岛网站优化，网络拓扑结　

构如图１所示　

灰神经网络模型是通过建立一个ＢＰ网络．来映射灰　

模型（ＧＭ福州seo推广，ｇｒｅｙ　ｍｏｄｅ１）的灰微分方程的解软文发布平台。ＧＭ模型首　

先对原始数据序列做一次累加旺格子优化软件，是累加后的数据呈现一定规　

律经典广告文案，然后用典型曲线拟合该曲线　Ｊ。设有时问数据序列　

Ｘ

（ｆ｝１

：　

‘链接工厂。　＝（　Ｉ　ｔ＝１关键词挖掘，２快速网站建设，－－－，ｎ）＝（　ｉ。　，　0 baidu com。　淘宝直通车优化，…　什么是网络营销。　）（１）　

对　一次累加得到新的数据序列　“　，新的数据序列　

２　

＝

ｙ　

“’第ｔ项为原始数据序列　∞　前ｔ项之和，即　

（　”Ｉ￡＝１网站死链检测，２常州网站优化，…，ｎ）＝（ｘｌ。　seo营销，∑　网络营销策划案例。　，…，　

ｔ＝】　

∑　（０１）（２）　

根据新的数据序列　“　，建立白化方程，即　

…

Ⅱ　

图１　灰神经网络拓扑结构　

其中优化排名，ｔ为输入参数序号，Ｙ２（　）网站推广培训，…，ｙ　（￡）为网络输入参　

（３）　㈩＝ｕ　

数，Ｗ２ｌ南通网络营销，Ｗ２２百度防恶意点击，Ｗ２　合肥网站优化，Ｗ　Ｗ　…，Ｗ３　为网络权值，Ｙ１为网络预测　

该方程的解为　

值无锡论坛，　、加、ＬＣ、ＬＤ分别表示灰神经网络的四层怎样做好网络销售。　

（４）　

灰神经网络学习流程如下：　川）＿（　一詈）ｅ　＋　ｕ　

一

步骤１：根据训练数据特征初始化网络结构当阳网，初始化参数　

１　２０一　

ａ．ｂ，并根据ｎ，ｂ的值计算“河北网站优化。　

步骤２：根据网络权值定义计算肇庆网站建设。　

（Ｗｌ１，Ｗ２ｌ，Ｗ２２cpc是什么意思，Ｗ２ｎ提高alexa排名，Ｗ３ｌ关键字排名优化，Ｗ３２上海seo公司排名，…，Ｗ３ｎ　

步骤３：对每一个输入序列　

（ｔ，Ｙ（ｔ）），ｔ＝１，２品牌策划推广渠道，３新疆seo，…，Ⅳ，计算每层输出如何让百度收录。　

步骤４：计算网络预测输出与期望输出的误差长泰网，并根据误　

４应用实例仿真　

以山西晋城寺河煤矿矿井２００２年４月到２００３年３月的　

煤层瓦斯数据作为煤层瓦斯涌出量预测样本数据荆州网站建设，通过对煤　

层瓦斯涌出量各影响因素的分析，确定瓦斯含量、灰分、挥发　

分、煤层和围岩的瓦斯渗透性、压强这５个因素为瓦斯涌出　

量的主控因素。将这５个因素作为灰神经系统的输入帮助网，构　

建灰神经网络模型．其网络结构为：１—１—６—１。即ＬＡ层有　

１个节点，输入为时间序列ｔ又名丹江口站长网，ＬＢ层有一个节点晋江网络推广，ＬＣ层有６个　

节点．第２个到第６个分别为上述５个因素的归一化数据，　

ＬＤ层１个节点，输出为预测结果黄冈网。　

差调整权值和阈值搜索引擎市场。　

步骤５：判断训练是否结束seo能吃吗，若否，返回步骤３。　

３．２　遗传算法优化灰神经网络　

由于灰神经网络的权值和闯值是随机初始化的，网络　

的进化很容易陷入局部更优互联网营销公司，并且每次预测的结果不尽相　

取煤层瓦斯涌出量预测样本数据的前３０组数据作为网　

同　采用遗传算法优化灰神经网络的权值和阈值可以有　

效的避免网络在进化时陷入局部更优。　

遗传算法优化灰神经网络的要素包括：种初始化、　

适应度函数、选择操作、交叉操作和变异操作＿１　。　

遗传算法优化的具体步骤如下：　

１）个体编码：对每个个体采用实数编码ugc是什么，每个个体均由　

ｎ网站打开速度测试，ｂ电商网络营销。，ｂ：什么是超级链接，ｂ，黑帽seo优化，ｂ　行业网站建设方案，ｂ　组成实数串。　

２）初始化种：随机产生　个个体Ａ　＝（Ａ　pr查询，Ａ　哈尔滨建站多少钱，剑川网，Ａ　），　

其中ｉ＝１，２页面流量，…，　湖南长沙seo。　为种的数量市场推广活动方案。　

３）计算个体的适应度函数：把个体对应灰神经网络预　

测误差作为个体适应度值Ｆ小程序后端开发。　

Ｆ＝ｋ（　ａｂｓ（ｙ　一ｏ　））　

式中，ｎ为网络输出节点数；Ｙ，为灰神经网络第ｉ个节　

点的期望输出；０．为第ｉ个节点的预测输出；ｋ为系数天津百度优化。　

４）选择操作：采用选择方式进行选择操作襄樊网站建设，每个　

个体Ａwww baidu com百度一下，的选择概率Ｐ湘潭网站建设，为　

＝寺　

Ｆ；为个体ｉ的适应度值涪陵网站建设，由于适应度值越小越好，所以　

在个体选择前对适应度值求倒数网站数据分析，ｋ为系数seo文案。　

５）交叉操作：由于个体采用实数编码，所以交叉操作方　

法采用实数交叉法。　

６）变异操作：变异算子的目的是增强遗传算法的局部搜　

索能力黑客seo，同时增强体的多样性。一般变异概率为０．０１—０．　

２。该仿真实验采用的变异概率为Ｐ　＝０．１５长尾关键字。　

７）终止操作：循环迭代网站分析，直到满足给定的精度或达到给　

定的更大代数为止。　

将遗传算法优化权值和阈值嵌入到ＧＮＮＭ中得到遗传　

优化的ＧＮＮＭ小学童学习网，此模型的结构图如图２所示。　

臣　—圈—　一回　

图２　遗传优化的ＧＮＮＭ结构图　

络的训练数据。网络共学习进化１００次，然后用剩余的６组　

数据评价网络的预测性能。样本数据如下表１seo视频培训。　

表１煤层瓦斯涌出量预测样本数据　

遗传算法个体采用实数编码百度分享插件，个体对应灰神经网络预　

测误差作为个体适应度值百度网址。种规模为３０公司网络推广网站，迭代次数为１００　

次，交叉概率为０．６怎么写好文章，变异概率为０．１５。　

遗传算法优化得到的更佳初始参数值如表２所示。　

表２更佳初始参数　

把通过遗传优化得到的更佳初始参数赋予ＧＮＮＭ，然后　

该预测模型经过样本数据的训练如何做网络营销推广，达到指定的训练精度或次　

数后就可以对瓦斯涌出量进行预测。　

针对ＧＡ优化ＧＮＮＭ、ＧＮＮＭ、ＢＰ三种模型进行瓦斯涌　

出量预测．并将三种模型进行误差比较伪原创，见表３。　

表３三种模型预测误差比较　

由表３可知三种预测模型都存在一定的误差，采用ＧＡ　

优化的ＧＮＮＭ比未优化的ＧＮＮＭ模型精度要高；未优化ＧＮ—　

ＮＭ的模型要比ＢＰ网络模型精度要高。由此可见旺道seo优化，ＧＡ优化　

［２］　唐朝伟seo原创助手，何国田．神经网络在采煤＿Ｔ作面瓦斯涌出量预测中的　

应用［Ｊ］．计算机应用，２００７英文网络推广，２７：２０２—２０４．　

［３］周志文．灰ＢＰ神经网络方法研究［Ｄ］．厦门大学百度ip，２００９．　

［４］　鲍雅丽广告网络营销，马金元．基于灰神经网络的烧结矿碱度组合预测　

［Ｊ］．控制理论与应用网站seo优化培训，２００８网站推广广告，２５（４）：７９１—７９３．　

［５］　肖鹏，李树刚．瓦斯涌出量的灰建模及其预测［Ｊ］．采矿与安　

全工程学报网络营销的优势，２００９番禺seo，２６（３）：３１８—３２１．　

的ＧＮＮＭ预测精度较高，稳定性较好湖北建站。　

ＧＡ优化的灰神经网络seo秘籍。灰神经网络千牛帮，ＢＰ神经网络　

预测结果比较图如图３所示搜狗站长。　

灰神经嗣络预测　

［６］Ｆａｎｇ—Ｍｅｉ　Ｔｓｅｎｇ网络营销高手，Ｈｓｉａｏ—Ｃｈｅｎｇ　Ｙｕ．Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｈｙｂｒｉｄ　Ｇｒｅｙ　Ｍｏｄｅｌ　

ｔｏ　Ｆｏｒｅｃａｓｔ　Ｓｅａｓｏｎａｌ　Ｔｉｍｅ　Ｓｅｒｉｅｓ［Ｊ］．Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ　

ａｎｄ　Ｓｏｃｉｌ　Ｃｈａｎｇｅ新闻营销，２００１zblog，ａ６７：２９１—３０２．　

［７］Ｌｉｕ　Ｃｈａｏ—ｍ，Ｍａ　Ｙｕｎ—ｄｏｎｇ．Ｇｒｅｙ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｇａｓ　ｅｍｉｓｓｉｏｎ　ｖｏｌ－　

●　

田　

ｕｍｅ　ｄｕｒｉｎｇ　ｎｅｗ　ｌｅｖｅｌ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｍｉｎｉｎｇ　Ｓａｌｔｙ　Ａｎｄ　Ｅｎｖｉ－　

ｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，２００５效果付费，３２（３）：１－２．　

耀　

［８］　陈淑燕百度直通车，王伟．交通量的灰神经网络预测方法［Ｊ］．东南大　

学学报汕头seo，２００４alexa搜，３４（４）：５４１—５４４．　

［９］Ｌｉ—ｃｈａｎｇ　Ｈｓｕ．Ａｐｐｌｙｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｇｒｅｙ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｇｌｏｂａｌ　

ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　ｃｉｒｃｕｉｔ　ｉｎｄｕｓｔｕ［Ｊ］．Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ　ａｎｄ　Ｓｏ—　

ｃｉａｌ　Ｃｈａｎｇｅ火鸟双搜，２００３，７０：５６３—５７４．　

［１０］　刘思峰，党耀国，方志耕．灰系统理论及其应用（第３版）　

图３三种方法预测比较曲线图　

［Ｍ］．北京：科学出版社网络推广沈阳，２００５．　

『ｌ１］　杨晓燕app营销，陈军，吴桂芹．基于灰关联度神经网络的雷达型号　

５结束语　

灰系统理论与ＢＰ神经网络的结合企业网站推广技巧，得到了函数逼近　

能力较强的预测模型．该预测模型具有灰系统理论处理动　

态、模糊系统的能力和神经网络的自学习能力。将该预测模　

识别模型［Ｊ］］．计算机仿真，２００７郴州网站建设，２４（１０）：１０—１３．　

型应用到瓦斯涌出量预测中成都网站制作价格，可解决传统的数学计算方法精　

确建模和求解问题百度开户网，在样本数据少的情况下，可以实现对瓦　

斯涌出量的准确和动态预测。．仿真结果显示网站排行，ＧＡ优化的灰　

神经网络模型预测精度优于灰神经网络模型和ＢＰ神经　

网络模型闻道华东seo，可以作为瓦斯涌出量预测的有效工具。　

参考文献：　

［１］章立青bbaidu，等．我国矿井瓦斯涌出量预测方法研究现状及展望　

＿　［秦生陈士能　生，立主研勇潮要究（研１生９究８６导３领１一师域），为主男数要作（汉据研者族仓究简）库领闪电算，介湖域与山］北数为　西黄据模万冈挖式荣人掘识实战网络营销课程，别；　硕教、士人授研工，究硕智　、数据挖掘等：　

郭勇义（１９５５一），男（汉族）泊头网，山西河津人，教授消遣网，硕士生研究生导师，　

主要研究领域为矿山通风安全工程：　

贺振武（１９８３一）百度录入，男（汉族）超链接是什么，河北邯郸人竞价排名点击，硕士研究生，主要研究人　

工智能、数据挖掘等。　

［Ｊ］件．煤矿安全，２００７大全资源平台，３８（３）：５８—６０．　

一ｌ２２—