神经网络组合模型在大坝位移预测中的应用

为了提高大坝位移量预测的精度,引入了粒子群优化神经网络的组合预测方法。该组合预测方法以灰色GM(1,1)、回归分析法的预测值及预测结果的平均值作为输入,实际的大坝位移量作为输出,来进行非线性组合。实例表明,粒子群优化神经网络组合预测法的均方误差为1.1946,平均绝对误差为0.7814,均小于单一模型及等权平均模型的相应值,适用于大坝位移量的预测。     

粒子群神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用

煤与瓦斯突出是危害煤矿安全生产的主要因素,因此做好突出强度的预测具有重要的意义。将煤与瓦斯突出的综合影响因素作为特征向量,构建了基于粒子群优化的BP神经网络煤与瓦斯突出强度预测模型。实验结果表明,煤与瓦斯突出强度的预测值与实际值吻合度较好,该方法可有效地提高预测准确度,对实际生产具有一定的指导作用。