基于广义回归神经网络的瓦斯涌出量预测

葛江

doi:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2013.04.003

石家庄铁道大学学报（自然科学版） ›› 2013, Vol. 26 ›› Issue (04) : 105 -108. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2013.04.003

基于广义回归神经网络的瓦斯涌出量预测

葛江

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摘要

简要介绍了瓦斯涌出量预测问题和广义回归神经网络(GRNN)的特点,指出与常用的BP神经网络相比,使用广义回归神经网络(GRNN)具有收敛迅速、人为干扰小等优点,适宜用于瓦斯涌出量的预测。并对一个案例进行预测,证明了广义回归神经网络(GRNN)可以满足实际生产的精度要求,较好解决瓦斯涌出量预测的问题。