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搜索结果: 1-2 共查到矿山工程技术 W-RBF相关记录2条 . 查询时间(0.118 秒)
RBF神经网络应用于燃煤锅炉结渣预测,搭建了相应的预测模型。该模型以软化温度、硅铝比、碱酸比、硅比4个煤灰指标和无因次炉膛切圆直径、无因次炉膛平均温度两个运行参数作为输入变量,输出为燃煤锅炉的结渣程度。选取6台燃煤锅炉作为测试样本。预测结果表明,该模型的评判准确率为100%,该模型易于运行人员对锅炉结渣特性做出准确评判,与常规BP网络进行比较,准确率高于BP网络模型。同时,将所建立的网络模型应用...
对煤矿监测监控系统采集到的瓦斯历史数据进行特征分析,通过小数据量法判定瓦斯时间序列为混沌时间序列.利用混沌时间序列的特性确定RBF神经网络的输入节点个数.提出了基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法.该方法将小波的多分辨率特性与RBF神经网络相结合,以提高预测精度.仿真结果表明,该方法不仅能预测出瓦斯时间序列的变化趋势,还可以保证预测值的精度,预测值与真实值对比,绝对误差最大为0.1%,且92个采样...

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