【摘 要】
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针对回采工作面瓦斯涌出这样复杂的动态变化系统,提出了改进的和声搜索算法（IHS）与正则极速学习机（RELM）相结合的预测方法。对和声搜索算法的基本原理进行了研究,通过采用动态变
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号：70971059）.
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针对回采工作面瓦斯涌出这样复杂的动态变化系统,提出了改进的和声搜索算法（IHS）与正则极速学习机（RELM）相结合的预测方法。对和声搜索算法的基本原理进行了研究,通过采用动态变化的PAR和BW值,优化和声搜索算法的全局搜索能力;利用IHS选取RELM中的输入层权值（IW）和隐含层阈值（B）,以均方根误差为目标函数,提高了算法的预测精度。仿真实验结果表明,通过与已有的BP神经网络和SVM预测模型作对比,该方法具有更好的预测效果。
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