基于人工智能蚁群算法的煤体瓦斯渗透率预测模型

张学超

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基于人工智能蚁群算法的煤体瓦斯渗透率预测模型

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利用经典人工智能生物蚁群算法,引入单体混沌理论对一般的人工蚁群算法进行优化,构建了以煤体有效应力、瓦斯气体内外压力、温度、气体吸附力为输入的人工智能蚁群算法瓦斯渗透率预测模型。利用三轴伺服渗流装置取15组数据对模型进行训练,迭代2 000次后观察实验结果。测试结果最大相对误差在3.5%以内,测试曲线拟合很好。

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来源
《煤炭技术》 |2017年第6期|171-173|共3页
作者
张学超;
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作者单位

呼伦贝尔职业技术学院;

内蒙古呼伦贝尔021000;

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正文语种 chi
中图分类矿井瓦斯;
关键词
人工智能; 蚁群算法; 预测模型;

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