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摘要: 为了提高径向基(RBF)网络预测瓦斯涌出量的泛化能力,提出QPSO-RBF模型.该模型采用量子粒子群(QPSO)算法优化RBF网络隐层基函数中心、扩展系数以及输出权等初始参数,将网络参数编码为QPSO学习算法中的粒子个体,在全局空间中搜索最优适应值参数.其中,RBF网络选取5-3-1的精简结构,采用5个变量作为影响因子预测瓦斯涌出量.结果表明,经QPSO优化后的RBF网络模型预测结果稳定且唯一,其泛化指标平均相对变动值(ARV)为0.012 2.与PSO-RBF、RBF模型预测结果比较,QPSO-RBF模型的泛化能力和网络训练速度优于前2种;预测精度约为PSO-RBF模型的1.5倍、RBF模型的4倍.
中图分类号:
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