基于遺傳學習算法和BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡在礦坑涌水量計算中的應用

本文采用遺傳學習算法和誤差反向傳播算法(BP)相結合的混合算法來訓練前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(BPN),即先用遺傳學習算法進行全局訓練,再用BP算法進行精確訓練,使網(wǎng)絡收斂速度加快和避免局部極小.作為實例,本文將該方法運用于多維時序問題.根據(jù)山東省黑旺鐵礦的礦坑充水條件建立了一個網(wǎng)絡,以礦坑充水的各種控制因素相關資料作為樣本,對網(wǎng)絡進行訓練并用訓練好的網(wǎng)絡預測礦坑涌水量.網(wǎng)絡的訓練速度及預測結果表明,該算法收斂速度較快,預測精度很高,為礦坑涌水量預報提供了一種新思路和新方法.

作 者： 周翔 朱學愚 文成玉 陳崧 ZHOU Xiang ZHU Xue-yu WEN Cheng-yu CHEN Song   作者單位： 周翔,朱學愚,陳崧,ZHOU Xiang,ZHU Xue-yu,CHEN Song(南京大學地球科學系,江蘇南京,210093)

文成玉,WEN Cheng-yu(水利部小浪底水利樞紐工程建設管理局,河南洛陽,471000) 

刊 名： 水利學報  ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF HYDRAULIC ENGINEERING  年，卷(期)： 2000 ""(12)  分類號： P333  關鍵詞： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡   遺傳算法BP算法   黑旺鐵礦   礦坑涌水量  

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