基于模糊神经网络的煤层冲击地压预测模型研究
来源期刊:工矿自动化2008年第1期
论文作者:刘晓悦
关键词:煤矿; 煤层; 冲击地压; 预测模型; 信息融合; 模糊神经元网络; 势场算法; 层次聚类; FCM 算法;
摘 要:煤层冲击地压是煤矿重大灾害之一.冲击地压的发生是由多方面因素造成的,具有模糊性、动态性,表现为一个复杂的非线性动力学过程,这使得冲击地压预测系统的数据处理不能按照常规的线性系统法进行处理.文章提出了多源信息融合的模糊神经元网络算法,且基于势场拓扑层次聚类融合FCM算法的聚类思想,将模糊集合理论引入神经元网络,构成基于多判据信息融合的模糊神经元网络模型,并对该网络进行了优化.通过仿真试验,验证了该模型的有效性.
刘晓悦1
(1.中国矿业大学(北京校区)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京,100083;
2.河北理工大学计算机与自动控制学院,河北,唐山,063009)
摘要:煤层冲击地压是煤矿重大灾害之一.冲击地压的发生是由多方面因素造成的,具有模糊性、动态性,表现为一个复杂的非线性动力学过程,这使得冲击地压预测系统的数据处理不能按照常规的线性系统法进行处理.文章提出了多源信息融合的模糊神经元网络算法,且基于势场拓扑层次聚类融合FCM算法的聚类思想,将模糊集合理论引入神经元网络,构成基于多判据信息融合的模糊神经元网络模型,并对该网络进行了优化.通过仿真试验,验证了该模型的有效性.
关键词:煤矿; 煤层; 冲击地压; 预测模型; 信息融合; 模糊神经元网络; 势场算法; 层次聚类; FCM 算法;
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