[发明专利]用于预测瓦斯浓度的误差补偿回声状态网络模型构建方法在审
| 申请号： | 202211343461.X | 申请日： | 2022-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN115841018A | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 张昭昭;朱应钦;潘浩然;赵晓飞;刘月;王震;马艳梅 | 申请（专利权）人： | 西安科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 许志蛟 |
| 地址： | 710054 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于预测瓦斯浓度的误差补偿回声状态网络模型构建方法，具体包括如下步骤：步骤1，建立瓦斯浓度数据集；步骤2，构建并通过随机选取的参数初始化P个不同的回声状态网络，通过行为空间对P个不同的回声状态网络进行筛选，得到M个回声状态网络；步骤3，将步骤1建立的数据集分为训练集和校验集，基于训练集采用遗传算法对步骤2得到的M个回声状态网络参数进行寻优，得到最优回声状态网络模型；步骤4，基于步骤3所得结果构建误差补偿回声状态网络。本发明解决了传统神经网络瓦斯浓度预测模型未考虑相关性误差及误差累积的因素，导致传统神经网络在实际工程应用中误差大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 预测 瓦斯 浓度 误差 补偿 回声 状态 网络 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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