基于RS-GWO-GRNN的充填管道失效风险研究

论文摘要

为克服充填管道失效风险评判指标间的复杂性,传统方法预测精度低及适用性差等缺陷,提出基于粗糙集（RS）和灰狼优化（GWO）算法融合广义回归神经网络（GRNN）的充填管道失效风险评价模型。选取10项风险评价指标,通过属性约简提取影响充填管道失效的主要风险因素,运用GWO优化GRNN的参数,构建预测模型,以国内某具体矿山充填系统为例进行实证研究,结果表明:与其它预测模型相比,RS-GWO-GRNN模型的预测精度更高,泛化能力更强,为充填管道失效风险研究提供了新思路,具有较好的借鉴意义。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 骆正山,王文辉,张新生

关键词: 粗糙集理论,灰狼优化算法,广义回归神经网络,充填管道,失效风险

来源: 有色金属工程 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 矿业工程

单位: 西安建筑科技大学管理学院

基金: 国家自然科学基金项目资助(61271278),陕西省重点学科建设专项资金资助项目(E08001)~~

分类号: TD853.34

页码: 76-83

总页数: 8

文件大小: 1609K

下载量: 171

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