Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/28133
Название: Методы прогноза содержания взрывоопасных газов в горных выработках на основе динамических нейронных сетей
Другие названия: Methods of forecasting of explosive gases content in mine working based on dynamic neural networks
Авторы: Дикова, Юлия Леонидовна
Федоров, Евгений Евгеньевич
Цололо, Сергей Алексеевич
Ключевые слова: forecast
dynamic neural networks
NARX
TLFN
parameter adaptation
clonal selection algorithm
simulated annealing
Дата публикации: 17-мая-2015
Краткий осмотр (реферат): Some methods of forcasting of explosive gases content in mine workings based on dynamic simulated neutral network were developed and implemented in order to improve safety operations in mines. The methods include a nonlinear autoregressive with exogenous inputs (NARX) and a Time-Lagged Feedforward Neural Network (TLFN). The selection of network architecture (determination of the number of neurons in the hidden layer and the lenght of the delay) was done basing on the minimum value of the mean square error.The adaptation of the parameters of the suggested networks was based on metaheuristic algorithms for clonal selection of two types: with the use of simulated annealing and without it. In order to evaluate the effectiveness of the suggested methods numerical studies, which prove the effectiveness of the selected networks applicable to the specific conditions of use, were done.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/28133
ISSN: 2310-9017
Располагается в коллекциях:Головне зібрання



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.